RAG / 检索增强生成

What Makes AI Research Replicable? Executable Knowledge Graphs as Scientific Knowledge Representations

什么使AI研究可重复？可执行知识图谱作为科学知识表示

Yujie Luo, Zhuoyun Yu, Xuehai Wang, Yuqi Zhu, Ningyu Zhang, Lanning Wei, Lun Du, Da Zheng, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University - Ant Group Joint Laboratory of Knowledge Graph（知识图谱联合实验室） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出可执行知识图谱(xKG)，通过整合文献中的代码片段和技术洞察，提升AI研究的可重复性，实验显示其在PaperBench上性能提升显著。

Comments ACL 2026

Large Language Models to Enhance Business Process Modeling: Past, Present, and Future Trends

大语言模型增强业务流程建模：过去、现在与未来趋势

João Bettencourt, Sérgio Guerreiro

机构 * INESC-ID 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 本文综述了利用大语言模型进行自然语言到BPMN流程模型转换的AI方法，分析了从规则基础到LLM架构的转变，指出语义正确性、评估碎片化等挑战，并提出未来研究方向。

Comments 27 pages, 2 images, 1 table

Beyond Arrow's Impossibility: Fairness as an Emergent Property of Multi-Agent Collaboration

超越阿罗不可能定理：公平性作为多智能体协作的涌现属性

Sayan Kumar Chaki, Antoine Gourru, Julien Velcin

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文探讨多智能体协作中公平性的涌现特性，通过医院急诊框架实验发现，智能体间的互动能产生比单一模型更公平的分配结果，揭示了公平性作为系统属性而非个体属性的机制。

Structured Linked Data as a Memory Layer for Agent-Orchestrated Retrieval

结构化链接数据作为代理协调检索的记忆层

Andrea Volpini, Elie Raad, Beatrice Gamba, David Riccitelli

机构 * WordLift 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；vector search(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 本文提出通过结构化链接数据提升代理协调检索的准确性与回答质量，实验表明增强实体页面格式显著提高检索性能。

Comments 33 pages, 7 figures, reproducibility appendix, dataset/evaluation framework/enhanced entity page templates released with the paper

Introducing ORKG ASK: an AI-driven Scholarly Literature Search and Exploration System Taking a Neuro-Symbolic Approach

引入ORKG ASK：一种采用神经符号方法的AI驱动学术文献搜索与探索系统

Allard Oelen, Mohamad Yaser Jaradeh, Sören Auer

机构 * TIB – Leibniz Information Centre for Science and Technology（蒂宾根信息科学与技术研究中心） ； L3S Research Center, Leibniz University of Hannover（汉诺威莱布尼茨大学L3S研究中心） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；vector search(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 ORKG ASK通过神经符号方法结合向量搜索和LLMs，为研究人员提供AI驱动的学术文献搜索与探索支持，提升文献检索效率和用户满意度。

Generative Artificial Intelligence Extracts Structure-Function Relationships from Plants for New Materials

Rachel K. Luu, Jingyu Deng, Mohammed Shahrudin Ibrahim, Nam-Joon Cho, Ming Dao, Subra Suresh, Markus J. Buehler

机构 * Department of Materials Science and Engineering（材料科学与工程系） ； Laboratory for Atomistic and Molecular Mechanics (LAMM)（原子分子力学实验室） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； School of Materials Science and Engineering（材料科学与工程学院） ； Centre for Cross Economy Global（跨经济全球中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Collapse of Dense Retrievers: Short, Early, and Literal Biases Outranking Factual Evidence

Mohsen Fayyaz, Ali Modarressi, Hinrich Schuetze, Nanyun Peng

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； CIS, LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学计算机学院） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

Comments ACL 2025 Main Conference

Building Scalable AI-Powered Applications with Cloud Databases: Architectures, Best Practices and Performance Considerations

Santosh Bhupathi

机构 * Sr. Solutions Architect（高级解决方案架构师） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；vector search(abstract)；分类 cs.AI、cs.DB

Comments 9 pages

HyKGE: A Hypothesis Knowledge Graph Enhanced Framework for Accurate and Reliable Medical LLMs Responses

Xinke Jiang, Ruizhe Zhang, Yongxin Xu, Rihong Qiu, Yue Fang, Zhiyuan Wang, Jinyi Tang, Hongxin Ding, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Comments version 2

Crafting Knowledge: Exploring the Creative Mechanisms of Chat-Based Search Engines

Lijia Ma, Xingchen Xu, Yong Tan

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

Comments 38 pages, 2 figures, 7 tables

KGRAG-SC: Knowledge Graph RAG-Assisted Semantic Communication

Dayu Fan, Rui Meng, Song Gao, Xiaodong Xu

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

Comments 7 pages,4 figures,conference

RAG-based User Profiling for Precision Planning in Mixed-precision Over-the-Air Federated Learning

Jinsheng Yuan, Yun Tang, Weisi Guo

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,abstract)

Comments 5 pages, 4 figures, 2 tables, submitted to IEEE VTC 2025 fall for possible publication

Graphusion: A RAG Framework for Knowledge Graph Construction with a Global Perspective

Rui Yang, Boming Yang, Aosong Feng, Sixun Ouyang, Moritz Blum, Tianwei She, Yuang Jiang, Freddy Lecue, Jinghui Lu, Irene Li

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.DB

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2407.10794

OntoLogX: Ontology-Guided Knowledge Graph Extraction from Cybersecurity Logs with Large Language Models

OntoLogX：基于大型语言模型的面向网络安全日志的知识图谱提取

Luca Cotti, Idilio Drago, Anisa Rula, Devis Bianchini, Federico Cerutti

机构 * Department of Information Engineering, University of Brescia, Italy（博洛尼亚大学信息工程系，意大利） ； Department of Computer Science, University of Turin, Italy（都灵大学计算机科学系，意大利） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University, United Kingdom（卡迪夫大学计算机科学与信息学学院，英国） ； Department of Electronics and Computer Science, University of Southampton, United Kingdom（南安普顿大学电子与计算机科学系，英国） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OntoLogX利用大型语言模型和知识图谱技术，从网络安全日志中提取结构化信息，通过检索增强生成和迭代校正，生成符合语义的知识图谱，并预测MITRE ATT&CK战术。

Comments 24 pages, 2 tables, 7 listings, 8 figures

Automatic Knowledge Graph Construction and Query for Earthquake Catalogs

地震目录的自动知识图谱构建与查询

Yuxin Zhou, Huai Zhang, S. Mostafa Mousavi

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对地震目录中开放性问题解答受限的情况，应用GraphRAG直接处理原始表格记录，构建可查询知识图谱，经评估改进并识别陷阱，提供实用查询接口，确保结果准确可靠。

SCAIR: Schema-Conditioned Agentic Iterative Reasoning for Enterprise Knowledge Graphs

SCAIR：用于企业知识图谱的模式条件代理迭代推理

Prateek Chaturvedi, Yuqicheng Zhu, Hongkuan Zhou, Dongzhuoran Zhou, Yunjie He, Steffen Staab, Fei Du, Jie Tang, Evgeny Kharlamov

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； BSH Home Applications Holding (China) Co., Ltd（博西华家用电器有限公司（中国）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对现有方法在企业知识图谱应用的局限，提出SCAIR无训练框架，集成结构化规划与受控迭代推理，通过模式条件结构先验等提升性能，强调企业图推理要结合领域约束，与业务逻辑对齐可增效。

Comments Accepted at ACL 2026 Industry Track

DeepLens Diagnosis Agent: Agentic Workflow Design Lets a Small Reasoning Model Compete with Frontier LLMs

深度镜头诊断代理：代理工作流程设计使小型推理模型能够与前沿语言模型竞争

Mahmood Bayeshi, Veysel Kocaman, Muhammed Ali Naqvi, Yigit Gul, David Talby

机构 * John Snow Labs（约翰·斯诺实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对医疗诊断中前沿语言模型单步提示诊断推理脆弱的问题，提出以小型医疗推理模型和检索增强生成的深度镜头诊断代理五阶段利用管道，提升了诊断准确率，降低成本，还产生结构化工件支持高风险设置。

Comments 20 pages, 5 figures, 5 tables. Technical report, John Snow Labs

MMGraphRAG: Bridging Vision and Language with Interpretable Multimodal Knowledge Graphs

MMGraphRAG: 通过可解释的多模态知识图谱弥合视觉与语言的鸿沟

Xueyao Wan, Hang Yu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 MMGraphRAG通过引入可解释的多模态知识图谱，解决多模态场景下的实体链接和跨模态推理问题，实现最先进的多模态信息处理性能。

QAgent: An LLM-based Multi-Agent System for Autonomous OpenQASM programming

QAgent：一种基于大语言模型的用于自主OpenQASM编程的多智能体系统

Zhenxiao Fu, Lei Jiang, Yilun Xu, Gang Huang, Fan Chen

机构 * Zhenxiao Fu1, Lei Jiang1, Yilun Xu2, Gang Huang2, Fan Chen1（作者1、作者2、作者3、作者4、作者5） 纠错

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

AI总结 研究针对OpenQASM编程挑战提出QAgent，它是基于大语言模型的多智能体系统，集成规划、合成和校准工作流程，利用检索增强生成及多智能体推理确保正确性，在多模型评估中表现出色，证明集成对可靠量子程序生成很关键。

PatchOptic for Shared-State LLM Workflows with Projected Views and Verified Structured Updates

用于具有投影视图和经过验证的结构化更新的共享状态大语言模型工作流的PatchOptic

Zhaoyu Bai, Jiaqi Cai

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究共享状态大语言模型工作流问题，提出受光学启发的PatchOptic接口，通过投影读取和验证结构化补丁实现，经PatchBench评估，该设计能减少泄漏和成本，保持输出质量，阻止违规并拒绝受损补丁。

Comments 24 pages, 13 figures, including appendix

Memory-Orchestrated Semantic System (MOSS): An Auditable Agentic Memory Architecture

内存编排语义系统（MOSS）：一种可审计的智能记忆架构

Serge Lacasse, Jérémie Hatier, Alex Baker

机构 * Faculté de musique, Université Laval, Québec, Canada（加拿大魁北克拉瓦尔大学音乐学院） ； Faculté des sciences et de génie, Université Laval, Québec, Canada（加拿大魁北克拉瓦尔大学理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对AI智能体长期记忆的弱点，提出MOSS架构，通过在结构化关系数据库上驱动检索，具有模型、存储、API无关性，检索可审计且从语料库派生概念词汇，报告了在个人学者工作语料库上的长期部署。

Comments 22 pages, 2 figures

Memora: A Harmonic Memory Representation Balancing Abstraction and Specificity

Memora: 一种平衡抽象与特异性的和谐记忆表示

Menglin Xia, Xuchao Zhang, Shantanu Dixit, Paramaguru Harimurugan, Rujia Wang, Victor Ruhle, Robert Sim, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出Memora记忆表示，通过主抽象和线索锚点平衡抽象与特异性，结合检索策略实现高效上下文感知检索，在LoCoMo和LongMemEval基准上达到新最优。

Comments ICML 2026

RareDxR1: Autonomous Medical Reasoning for Rare Disease Diagnosis Beyond Human Annotation

RareDxR1：超越人类标注的罕见病诊断自主医学推理

Deyang Jiang, Haoran Wu, Ziyi Wang, Yiming Rong, Yunlong Zhao, Ye Jin, Bo Xu

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

AI总结 提出端到端推理大模型RareDxR1，通过知识内化与自主进化学习框架，结合反思增强推理采样和双级课程强化学习，直接从非结构化临床笔记诊断罕见病，无需依赖结构化表型或人类标注，在多个基准上达到最先进准确率。

Comments 7 pages, 3 figures. Accepted to IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2026

Dziri Voicebot: An End-to-End Low-Resource Speech-to-Speech Conversational System for Algerian Dialect

Dziri Voicebot: 面向阿尔及利亚方言的端到端低资源语音到语音对话系统

Dihia Lanasri, Rebeh Imane Ammar Aouchiche, Abdelkarim Remmide, Fairouz Taki, Asma Kemmoum

机构 * ATM Mobilis, Saad Dahlab Blida 1 University（ATM Mobilis，萨阿德·达赫拉布·布利达第一大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对阿尔及利亚方言的低资源挑战，提出模块化流水线集成ASR、NLU、RAG和TTS的端到端语音对话系统，在电信领域数据集上微调模型，实现低词错误率、高意图分类和实体识别性能。

An Approach for a Supporting Multi-LLM System for Automated Certification Based on the German IT-Grundschutz

基于德国IT-Grundschutz的自动化认证的多LLM支持系统方法

Lea Roxanne Muth, Marian Margraf

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种多LLM系统结合混合RAG的方法，用于半自动化BSI IT-Grundschutz认证，以提高效率、降低成本并应对NIS2指令带来的认证需求增长。

Comments Accepted for publication at the 2025 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (IEEE CSR), Chania, Crete, Greece, August 4-6, 2025. 8 pages, 2 figures

Context-Aware Generative AI for Automated Telecom Test Script Generation

上下文感知的生成式AI用于自动化电信测试脚本生成

Gautam Prasad, Chandramohan T. N., Joy Bose

机构 * Ericsson R&D Bangalore（爱立信印度班加罗尔研发中心） 纠错

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

AI总结 提出一种上下文感知的生成式AI框架，通过实时知识图谱和增量引擎检测变化，仅更新受影响的测试，减少人工并加速测试周期。

LLM-assisted gNB Parameter Configuration for Radio Access Network

LLM辅助的无线接入网gNB参数配置

Yao-Cong Dong, Maria Amparo Canaveras Galdon, Ari Uskudar, Kuntal Chowdhury, Edwin K. P. Chong, Ray-Guang Cheng

机构 * Dept. of Electronic and Computer Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taiwan（电子与计算机工程系，台湾科技大学） ； NVIDIA, USA（NVIDIA公司） ； Colorado State University, USA（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 提出LLM辅助框架，通过合成数据生成和微调，自动从错误日志中生成正确的gNB参数配置，在OAI测试中准确率达92.7%。

STEP-LLM: Generating CAD STEP Models from Natural Language with Large Language Models

STEP-LLM: 通过大型语言模型生成CAD STEP模型

Xiangyu Shi, Junyang Ding, Xu Zhao, Sinong Zhan, Payal Mohapatra, Daniel Quispe, Kojo Welbeck, Jian Cao, Wei Chen, Ping Guo, Qi Zhu

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出STEP-LLM，通过大型语言模型将自然语言转化为CAD STEP模型，采用图结构预处理和强化学习提升几何精度，验证了LLM驱动的STEP模型生成可行性。

Comments Accepted to the Design, Automation & Test in Europe Conference (DATE) 2026

Journal ref In Proceedings of the 2026 Design, Automation & Test in Europe Conference (DATE 2026), 2026

LLM-Powered Multi-Agent System for Automated Crypto Portfolio Management

基于LLM的多智能体系统实现自动化加密货币投资组合管理

Yichen Luo, Yebo Feng, Jiahua Xu, Paolo Tasca, Yang Liu

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Exponential Science（指数科学） 纠错

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

AI总结 提出一个三智能体系统（市场、新闻、交易），通过分层、协作和辩论架构融合多模态信号，在2025年回测中实现133.52%累计收益和1.502夏普比率，优于单智能体和深度学习基线。

Overcoming the Impedance Mismatch: A Theoretical Roadmap for Fusing Foundation Models and Knowledge Graphs

克服阻抗不匹配：融合基础模型与知识图谱的理论路线图

Sahil Rajesh Dhayalkar

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出“阻抗不匹配”概念，形式化分析基础模型与知识图谱的结构与几何摩擦，通过三级层次分类揭示现有方法的局限，并给出理论路线图实现真正的语义融合。

Comments 12 pages. Accepted at the ACL 2026 4th Workshop on Towards Knowledgeable Foundation Models (https://openreview.net/forum?id=hXDYsNAq8m)