RAG / 检索增强生成

NeSy-RAG: Neuro-Symbolic RAG for Explainable Question Answering

NeSy-RAG：用于可解释问答的神经符号检索增强生成框架

Jonas Gann, Michael Gertz

机构 * Heidelberg University（海德堡大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 NeSy-RAG是一种模块化神经符号RAG框架，可生成透明推理轨迹，在ShARC基准上以61.1%的准确率优于同模型RAG基线，实现可解释问答。

Trace Only What You Need: Structure-Aware On-Demand Hypergraph Memory for Long-Document Question Answering

仅追踪所需：面向长文档问答的结构感知按需超图记忆

Xiangjun Zai, Xingyu Tan, Chen Chen, Xiaoyang Wang, Wenjie Zhang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； University of Wollongong（伍伦贡大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出DocTrace，一种多智能体RAG框架，通过查询触发的知识组织、文档结构感知和经验引导推理，解决长文档问答中知识组织成本高、结构利用不足和推理经验无法复用的问题，在三个数据集上取得最佳性能。