RAG / 检索增强生成

Beyond Document Retrieval: Architectural Challenges When LLM Agents Query Structured Enterprise Data

超越文档检索：LLM智能体查询结构化企业数据时的架构挑战

Sheikh Nazib Ahmed

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 该研究针对企业智能体查询结构化数据的架构挑战，划分七个维度提出设计框架，经实验验证其可消除授权违规，还给出评估协议与开放问题。

Comments 9 pages, 4 tables, 2 figures

Doc-V*:Coarse-to-Fine Interactive Visual Reasoning for Multi-Page Document VQA

Doc-V*：多页文档视觉问答中的粗到细交互推理

Yuanlei Zheng, Pei Fu, Hang Li, Ziyang Wang, Yuyi Zhang, Wenyu Ruan, Xiaojin Zhang, Zhongyu Wei, Zhenbo Luo, Jian Luan, Wei Chen, Xiang Bai

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus团队） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 Doc-V*提出一种无OCR的智能框架，通过序列证据聚合解决多页文档VQA问题，结合语义检索和目标页面获取，提升回答准确性和证据收集效率，在五个基准测试中优于开源基线，提升领域外性能达47.9%。

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