RAG / 检索增强生成

ScienceDB AI: An LLM-Driven Agentic Recommender System for Large-Scale Scientific Data Sharing Services

ScienceDB AI: 基于大语言模型的代理推荐系统用于大规模科学数据共享服务

Qingqing Long, Haotian Chen, Chenyang Zhao, Xiaolei Du, Xuezhi Wang, Pengyao Wang, Chengzan Li, Yuanchun Zhou, Hengshu Zhu

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院计算机网络信息中心） 纠错

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

AI总结 ScienceDB AI 是首个基于大语言模型的对话推荐系统，专为大规模科学数据共享服务设计，通过自然语言对话和深度推理实现精准的数据集推荐。

Comments 12 pages, 9 figures

Leveraging Large Language Models for Rare Disease Named Entity Recognition

利用大语言模型进行罕见疾病命名实体识别

Nan Miles Xi, Yu Deng, Lin Wang

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

AI总结 本研究利用大语言模型在低资源环境下提升罕见疾病命名实体识别性能，通过结构化提示框架和语义引导方法，实现优于传统模型的表现。

DySK-Attn: A Framework for Efficient, Real-Time Knowledge Updating in Large Language Models via Dynamic Sparse Knowledge Attention

DySK-Attn：通过动态稀疏知识注意力实现大语言模型高效实时知识更新的框架

Kabir Khan, Priya Sharma, Arjun Mehta, Neha Gupta, Ravi Narayanan

机构 * Department of Computer Science, San Francisco State University, San Francisco, CA 94132, India（计算机科学系，圣何塞州立大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India（印度班加罗尔理工学院计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi 110016, India（印度德里理工学院计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Automation, Indian Institute of Science, Bengaluru 560012, India（印度班加罗尔科学研究所计算机科学与自动化系） ； Machine Learning Lab, International Institute of Information Technology Hyderabad (IIIT-H), Hyderabad 500032, India（国际信息科技研究所海得拉巴分所机器学习实验室） 纠错

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

AI总结 DySK-Attn通过动态稀疏知识注意力机制，实现大语言模型高效实时知识更新，提升事实准确性和计算效率。

Comments Preprint; 7 figures, 3 tables, 1 algorithm; v1. Code and data will be released

Graph-O1 : Monte Carlo Tree Search with Reinforcement Learning for Text-Attributed Graph Reasoning

Graph-O1：基于强化学习的蒙特卡洛树搜索用于文本属性图推理

Lihui Liu

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） 纠错

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

AI总结 Graph-O1通过整合蒙特卡洛树搜索与强化学习，实现文本属性图的分步交互推理，提升问答任务的准确性和可解释性。

Quantifying Return on Security Controls in LLM Systems

对LLM系统中安全控制的回报进行量化

Richard Helder Moulton, Austin O'Brien, John D. Hastings

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

AI总结 本文提出了一种量化LLM系统安全控制回报的方法，通过模拟攻击和风险评估，比较了ABAC、NER删除和NeMo Guardrails三种安全措施的效果，发现ABAC显著降低风险，RoC达到9.83。

Comments 13 pages, 9 figures, 3 tables

Leveraging LLMs for Structured Data Extraction from Unstructured Patient Records

利用LLMs从非结构化患者记录中提取结构化数据

Mitchell A. Klusty, Elizabeth C. Solie, Caroline N. Leach, W. Vaiden Logan, Lynnet E. Richey, John C. Gensel, David P. Szczykutowicz, Bryan C. McLellan, Emily B. Collier, Samuel E. Armstrong, V. K. Cody Bumgardner

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

AI总结 本文提出利用本地部署的LLMs，通过RAG和结构化响应方法，实现从非结构化患者记录中高效提取结构化数据，提升临床研究效率。

Comments 9 pages, 2 figures, 2 tables, submitted to AMIA 2026 Informatics Summit

Knowledge-Guided Large Language Model for Automatic Pediatric Dental Record Understanding and Safe Antibiotic Recommendation

基于知识引导的大型语言模型用于自动解析儿童牙科记录并安全推荐抗生素

Zihan Han, Junyan Ge, Caifeng Li

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

AI总结 本研究提出基于知识引导的大型语言模型，通过整合知识图谱、检索增强生成和多阶段安全验证，提升儿童牙科记录解析与安全抗生素推荐的准确性。

Semantic Mastery: Enhancing LLMs with Advanced Natural Language Understanding

语义 mastery：通过高级自然语言理解增强大语言模型

Mohanakrishnan Hariharan

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

AI总结 本文通过高级自然语言理解技术提升大语言模型的语义理解和推理能力，探讨了知识图谱、检索增强生成和对比学习等方法在解决复杂NLP任务中的应用。

Cognitively-Inspired Episodic Memory Architectures for Accurate and Efficient Character AI

Rafael Arias Gonzalez, Steve DiPaola

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

Comments 25 pages

GraphRAFT: Retrieval Augmented Fine-Tuning for Knowledge Graphs on Graph Databases

Alfred Clemedtson, Borun Shi

机构 * Neo4j 纠错

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

Multi-Agent GraphRAG: A Text-to-Cypher Framework for Labeled Property Graphs

Anton Gusarov, Anastasia Volkova, Valentin Khrulkov, Andrey Kuznetsov, Evgenii Maslov, Ivan Oseledets

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

Comments Code to be released

Interpretable Question Answering with Knowledge Graphs

Kartikeya Aneja, Manasvi Srivastava, Subhayan Das, Nagender Aneja

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Wisconsin-Madison, Madison, USA（威斯康星大学麦迪逊分校电子与计算机工程系） ； Department of Computer Science, Banasthali Vidyapeeth, Rajasthan, India（班纳斯塔利大学计算机科学系） ； Ansyst Consulting, Gurgaon, India（安西斯特咨询公司） ； Huawei Ireland Research Center, Dublin, Ireland（华为爱尔兰研究中心） ； Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA（弗吉尼亚理工学院布拉德利电子与计算机工程系） 纠错

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

Journal ref International Semantic Intelligence Conference (ISIC), Germany, 2025

DynaQuery: A Self-Adapting Framework for Querying Structured and Multimodal Data

Aymane Hassini

机构 * Al Akhawayn University（阿尔阿克哈文大学） 纠错

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

Comments 15 pages, 2 figures, 10 tables. Source code and experimental artifacts are available at: https://github.com/aymanehassini/DynaQuery . The 'DynaQuery-Eval-5K' benchmark, introduced in this work, is also publicly available at: https://www.kaggle.com/datasets/aymanehassini/dynaquery-eval-5k-benchmark

LLMs on a Budget? Say HOLA

Zohaib Hasan Siddiqui, Jiechao Gao, Ebad Shabbir, Mohammad Anas Azeez, Rafiq Ali, Gautam Siddharth Kashyap, Usman Naseem

机构 * Jamia Hamdard（贾迈亚哈马达尔大学） ； Center for SDGC, Stanford University（SDGC研究中心，斯坦福大学） ； DSEU-Okhla ； Macquarie University（麦考瑞大学） 纠错

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

Comments Accepted at EMNLP 2025 (Industry Track)

Improving Factuality in LLMs via Inference-Time Knowledge Graph Construction

Shanglin Wu, Lihui Liu, Jinho D. Choi, Kai Shu

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Wayne State University（韦恩州立大学） 纠错

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

Chain or tree? Re-evaluating complex reasoning from the perspective of a matrix of thought

Fengxiao Tang, Yufeng Li, Zongzong Wu, Ming Zhao

机构 * School of Computer,Science and Engineering（计算机科学与工程学院） 纠错

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

Beamforming-LLM: What, Where and When Did I Miss?

Vishal Choudhari

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Institute for Clarity in Documentation（清晰文档研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（Inria巴黎- Rocquencourt研究所） ； Rajiv Gandhi University（拉贾·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒姆研究实验室） 纠错

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

KG-CQR: Leveraging Structured Relation Representations in Knowledge Graphs for Contextual Query Retrieval

Chi Minh Bui, Ngoc Mai Thieu, Van Vinh Nguyen, Jason J. Jung, Khac-Hoai Nam Bui

机构 * Viettel AI, Viettel Group（越南 Viettel 集团 AI 部门） ； University of Engineering and Technology, Vietnam National University, Hanoi（越南国家大学河内工程大学） ； Department of Computer Engineering, Chung-Ang University（Chung-Ang 大学计算机工程系） 纠错

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

Comments Accepted at Main EMNLP 2025

A Survey on Open Dataset Search in the LLM Era: Retrospectives and Perspectives

Pengyue Li, Sheng Wang, Hua Dai, Zhiyu Chen, Zhifeng Bao, Brian D. Davison

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

Reviewing Clinical Knowledge in Medical Large Language Models: Training and Beyond

Qiyuan Li, Haijiang Liu, Caicai Guo, Chao Gao, Deyu Chen, Meng Wang, Feng Gao, Frank van Harmelen, Jinguang Gu

机构 * School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Science and Technology（计算机科学与技术学院，武汉科技大学） ； Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Real-time Industrial System（湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（计算机科学与技术学院，华中科技大学） ； School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（网络科学与工程学院，武汉大学） ； Department of Computer Science, Vrije Universiteit Amsterdam（计算机科学系，阿姆斯特丹自由大学） 纠错

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

Comments Accepted for publication in Knowledge-Based Systems. The arXiv version is the pre-peer-review preprint, and the final published version is not available here due to publisher policy

Journal ref Knowledge-Based Systems, 114215(2025)

Automated Generation of Curriculum-Aligned Multiple-Choice Questions for Malaysian Secondary Mathematics Using Generative AI

Rohaizah Abdul Wahid, Muhamad Said Nizamuddin Nadim, Suliana Sulaiman, Syahmi Akmal Shaharudin, Muhammad Danial Jupikil, Iqqwan Jasman Su Azlan Su

机构 * Fakulti Komputeran dan Meta-Teknologi (META), Universiti Pendidikan Sultan Idris（计算机与元技术学院（META），苏丹依德里斯教育大学） 纠错

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

Natural Language Interaction with a Household Electricity Knowledge-based Digital Twin

Carolina Fortuna, Vid Hanžel, Blaž Bertalanič

机构 * 1 Department of Communication Systems, Jo z ef Stefan Institute, Slovenia ； Jozef Stefan Institute, Ljubljana, Slovenia 纠错

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

Comments Accepted at IEEE SmartGridComm'24

ReservoirChat: Interactive Documentation Enhanced with LLM and Knowledge Graph for ReservoirPy

Virgile Boraud, Yannis Bendi-Ouis, Paul Bernard, Xavier Hinaut

机构 * Mnemosyne Inria Bordeaux, France（Mnemosyne 国家信息与自动化技术研究院波尔多分校） 纠错

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

SpiritRAG: A Q&A System for Religion and Spirituality in the United Nations Archive

Yingqiang Gao, Fabian Winiger, Patrick Montjourides, Anastassia Shaitarova, Nianlong Gu, Simon Peng-Keller, Gerold Schneider

机构 * Linguistic Research Infrastructure（语言研究基础设施） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Faculty of Theology and the Study of Religion（神学与宗教研究学院） ； Institute of Education（教育研究所） 纠错

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

Inference Scaled GraphRAG: Improving Multi Hop Question Answering on Knowledge Graphs

Travis Thompson, Seung-Hwan Lim, Paul Liu, Ruoying He, Dongkuan Xu

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Oak Ridge National Laboratory（奥本海默国家实验室） 纠错

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

Knowledge Graph Fusion with Large Language Models for Accurate, Explainable Manufacturing Process Planning

Danny Hoang, David Gorsich, Matthew P. Castanier, Farhad Imani

机构 * School of Mechanical, Aerospace, and Manufacturing Engineering University of Connecticut Storrs, Connecticut, USA（机械、航空航天与制造工程学院 美国康涅狄格大学 斯托尔斯分校） ； The United States Army Combat Capabilities Development Command Ground Vehicle Systems Center Warren, Michigan, USA（美国陆军作战能力发展司令部地面车辆系统中心 华伦，密歇根州，美国） 纠错

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

Context-Augmented Code Generation Using Programming Knowledge Graphs

Iman Saberi, Fatemeh Fard

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

Comments 20 pages, Conference

Large Language Models are Good Relational Learners

Fang Wu, Vijay Prakash Dwivedi, Jure Leskovec

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

Simplifying Data Integration: SLM-Driven Systems for Unified Semantic Queries Across Heterogeneous Databases

Teng Lin

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

LLMs are not Zero-Shot Reasoners for Biomedical Information Extraction

Aishik Nagar, Viktor Schlegel, Thanh-Tung Nguyen, Hao Li, Yuping Wu, Kuluhan Binici, Stefan Winkler

机构 * ASUS Intelligent Cloud Services (AICS)（ASUS智能云服务） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

Comments 15 pages