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AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

共收录 965 信号源:cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 图谱与结构化RAG 965 篇

2605.18199 2026-05-19 cs.IR cs.AI 62%

PIPER: Content-Based Table Search via profiling and LLM-Generated Pseudoqueries

PIPER: 通过 profiling 和 LLM 生成的伪查询实现基于内容的表格搜索

Riccardo Terrenzi, Matteo Falconi, Serkan Ayvaz, Pierluigi Plebani

机构 * Centre for Industrial Software, University of Southern Denmark(丹麦南部大学工业软件中心) Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano(米兰理工学院电子、信息与生物工程系)

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

AI总结 针对数据湖、数据空间和开放数据门户中表格数据集快速增长的问题,PIPER 提出了一种基于内容的表格搜索方法,利用表格 profile 和 LLM 生成的伪查询进行密集检索,优于传统元数据方法和 TableQA 检索方法,展示了 LLM 基于内容建模在表格数据集搜索中的价值。

Comments 15 pages, 3 figures, accepted at DEXA'26

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2601.17942 2026-05-11 cs.AI cs.DB 62%

LLM-Based SQL Generation: Prompting, Self-Refinement, and Adaptive Weighted Majority Voting

基于大型语言模型的SQL生成:提示、自我完善与自适应加权多数投票

Yu-Jie Yang, Hung-Fu Chang, Po-An Chen

机构 * Institute of Information Management(信息管理研究所) National Yang Ming Chiao Tung University(阳明交通大学) R. B. Annis School of Engineering(R. B. Annis工程学院) University of Indianapolis(印第安纳大学)

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

AI总结 本文提出SSEV管道,通过自我完善与加权多数投票提升SQL生成准确性,在多个基准测试中取得良好成绩,并进一步提出ReCAPAgent-SQL框架以应对企业数据库复杂性,提升实际应用效果。

Comments 29 pages, 22 figures

Journal ref 2026 International Conference on Information Management

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2604.09069 2026-04-13 cs.CL cs.AI cs.LG 62%

NyayaMind- A Framework for Transparent Legal Reasoning and Judgment Prediction in the Indian Legal System

NyayaMind:一个用于印度法律体系中透明法律推理和判决预测的框架

Parjanya Aditya Shukla, Shubham Kumar Nigam, Debtanu Datta, Balaramamahanthi Deepak Patnaik, Noel Shallum, Pradeep Reddy Vanga, Saptarshi Ghosh, Arnab Bhattacharya

机构 * IIT Kanpur, India(印度理工学院坎普尔分校) IIT Kharagpur, India(印度理工学院克勒格布尔分校) Symbiosis Law School Pune, India(印度共生法学院浦那分校) Dattam Labs, India(印度Dattam实验室) University of Birmingham, Dubai, United Arab Emirates(英国伯明翰大学迪拜校区)

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

AI总结 NyayaMind通过整合检索、推理和验证机制,提升印度司法系统中判决预测与解释的透明度和准确性,为可信的人工智能辅助法律决策提供新方向。

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2604.05866 2026-04-08 cs.IR cs.CL cs.DL 62%

Beyond Paper-to-Paper: Structured Profiling and Rubric Scoring for Paper-Reviewer Matching

超越论文-论文:基于结构化资料和评分标准的论文-审稿人匹配

Yicheng Pan, Zhiyuan Ning, Ludi Wang, Yi Du

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

AI总结 本文提出P2R框架,通过结构化资料和评分标准提升论文与审稿人匹配效率,实验表明其优于现有方法。

Comments Accepted by IJCNN-2026

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2604.02276 2026-04-03 cs.AI cs.CL cs.LG 62%

De Jure: Iterative LLM Self-Refinement for Structured Extraction of Regulatory Rules

De Jure:基于迭代LLM自优化的结构化监管规则提取

Keerat Guliani, Deepkamal Gill, David Landsman, Nima Eshraghi, Krishna Kumar, Lovedeep Gondara

机构 * The Vanguard Group, Inc.(先锋集团)

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

AI总结 De Jure通过四个阶段自动提取结构化监管规则,无需人工标注或领域知识,提升监管文本处理的效率和可追溯性。

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2510.27141 2026-04-02 cs.DB cs.IR 62%

Compass: General Filtered Search across Vector and Structured Data

Compass:跨向量和结构化数据的通用过滤搜索

Chunxiao Ye, Xiao Yan, Eric Lo

专题命中 图谱与结构化RAG :vector search(abstract);分类 cs.IR、cs.DB

AI总结 Compass提出一种统一框架,实现向量与结构化数据的通用过滤搜索,无需新索引设计,通过协调候选生成和谓词评估,支持任意逻辑运算并优于现有框架。

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2509.21035 2026-04-01 cs.AI cs.CL 62%

CLAUSE: Agentic Neuro-Symbolic Knowledge Graph Reasoning via Dynamic Learnable Context Engineering

CLAUSE: 通过动态可学习上下文工程实现基于代理的神经符号知识图谱推理

Yang Zhao, Chengxiao Dai, Wei Zhuo, Yue Xiu, Dusit Niyato

机构 * Independent Researcher(独立研究员) School of Computer Science, The University of Sydney, Australia(悉尼大学计算机科学学院) College of Computing & Data Science, Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学计算与数据科学学院)

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

AI总结 CLAUSE通过动态可学习上下文工程实现神经符号知识图谱推理,优化多跳问答的准确率、延迟和成本,减少子图增长和端到端延迟。

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2408.13366 2026-03-27 cs.CL cs.AI cs.LG 62%

CodeRefine: A Pipeline for Enhancing LLM-Generated Code Implementations of Research Papers

CodeRefine: 一种提升研究论文中大语言模型生成代码实现的管道

Ekaterina Trofimova, Emil Sataev, Abhijit Singh Jowhari

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

AI总结 CodeRefine通过多步骤方法将论文方法转化为功能代码,利用预定义本体构建知识图谱,并通过回顾性检索增强生成方法提升代码准确性,有效解决理论研究与实践实现之间的桥梁问题。

Comments The results mentioned in the paper are non-reproducible. We have rechecked the metrics, and they do not match with the ones that have been provided in the paper. Therefore, we accept that this article is neither suitable nor up to the mark for the scientific community and must be with-drawn. We fully understand the consequences, and would like to wishfully retract this article

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2602.21814 2026-03-20 cs.AI cs.CL 62%

Prompt Architecture Determines Reasoning Quality: A Variable Isolation Study on the Car Wash Problem

提示架构决定推理质量:关于汽车洗问题的变量隔离研究

Heejin Jo

机构 * Independent Researcher(独立研究者)

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

AI总结 本文通过变量隔离研究,探讨了提示架构层在汽车洗问题推理中的作用,发现STAR框架可将准确率提升至85%,结合用户资料和RAG上下文后达到100%。

Comments 9 pages, 4 tables

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2603.16002 2026-03-18 cs.CL cs.AI cs.LG 62%

RadAnnotate: Large Language Models for Efficient and Reliable Radiology Report Annotation

RadAnnotate:用于高效可靠放射科报告标注的大型语言模型

Saisha Pradeep Shetty, Roger Eric Goldman, Vladimir Filkov

机构 * Department of Computer Science, University of California, Davis, CA, USA(加州大学戴维斯分校计算机科学系) Department of Radiology, University of California, Davis, CA, USA(加州大学戴维斯分校放射学系)

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

AI总结 本文提出RadAnnotate框架,通过检索增强合成报告和基于置信度的选择性自动化,减少放射科报告标注的人力成本,提升标注效率和可靠性。

Comments 10 pages, 3 figures. Accepted at AMIA Amplify Informatics Summit 2026

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2505.10900 2026-03-13 cs.IR cs.AI 62%

Tuning-Free LLM Can Build A Strong Recommender Under Sparse Connectivity And Knowledge Gap Via Extracting Intent

无需调优的LLM可通过提取意图在稀疏连接和知识缺口下构建强大的推荐系统

Wenqing Zheng, Noah Fatsi, Daniel Barcklow, Dmitri Kalaev, Steven Yao, Owen Reinert, C. Bayan Bruss, Daniele Rosa

机构 * Capital One

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

AI总结 本文提出IKGR,一种基于LLM的意图知识图推荐系统,通过提取意图构建意图中心知识图,缓解稀疏性和冷启动问题,实现高效推荐。

Comments Accepted in Learning on Graphs (LoG) 2025

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2603.06290 2026-03-09 cs.AI cs.CL 62%

The EpisTwin: A Knowledge Graph-Grounded Neuro-Symbolic Architecture for Personal AI

EpisTwin:一种基于知识图谱的神经符号架构用于个人AI

Giovanni Servedio, Potito Aghilar, Alessio Mattiace, Gianni Carmosino, Francesco Musicco, Gabriele Conte, Vito Walter Anelli, Tommaso Di Noia, Francesco Maria Donini

机构 * Politecnico di Bari(巴里理工大学) Università degli Studi della Tuscia(图斯卡大学)

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

AI总结 EpisTwin通过构建个人知识图谱,结合多模态语言模型和代理协调器,实现对用户数据的语义理解和复杂推理,提升个人AI的可信度和整体认知能力。

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2510.00507 2026-03-06 cs.CL cs.AI 62%

Graph2Eval: Automatic Multimodal Task Generation for Agents via Knowledge Graphs

Graph2Eval: 通过知识图谱实现自动多模态任务生成

Yurun Chen, Xavier Hu, Yuhan Liu, Ziqi Wang, Zeyi Liao, Lin Chen, Feng Wei, Yuxi Qian, Bo Zheng, Keting Yin, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Xiameng University(Xmeng大学) The Ohio State University(俄亥俄州立大学) Ant Group(蚂蚁集团)

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

AI总结 Graph2Eval通过知识图谱生成多模态任务,提升智能体任务的语义一致性和可解性,提供新的评估视角。

Comments Accepted at CVPR 2026 Main Conference

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2603.01966 2026-03-03 cs.CL cs.AI 62%

AMemGym: Interactive Memory Benchmarking for Assistants in Long-Horizon Conversations

AMemGym:用于长时对话中助手的交互式记忆基准测试

Cheng Jiayang, Dongyu Ru, Lin Qiu, Yiyang Li, Xuezhi Cao, Yangqiu Song, Xunliang Cai

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Meituan(美团)

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

AI总结 AMemGym通过交互式环境实现长时对话中助手的内存管理优化,揭示现有内存系统性能差距并推动策略自我进化。

Comments Accepted to ICLR 2026

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2603.01160 2026-03-03 cs.AI cs.CL 62%

Semantic XPath: Structured Agentic Memory Access for Conversational AI

语义XPath:面向对话AI的结构化代理内存访问

Yifan Simon Liu, Ruifan Wu, Liam Gallagher, Jiazhou Liang, Armin Toroghi, Scott Sanner

机构 * University of Toronto(多伦多大学) Vector Institute of Artificial Intelligence(人工智能向量研究所)

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

AI总结 本文提出语义XPath,一种基于树状结构的对话AI内存模块,通过提升性能和降低token消耗,为任务导向的对话系统提供新方法。

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2410.16597 2026-03-03 cs.CL cs.IR 62%

Scaling Knowledge Graph Construction through Synthetic Data Generation and Distillation

通过合成数据生成与蒸馏扩展知识图谱构建

Prafulla Kumar Choubey, Xin Su, Man Luo, Xiangyu Peng, Caiming Xiong, Tiep Le, Shachar Rosenman, Vasudev Lal, Phil Mui, Ricky Ho, Phillip Howard, Chien-Sheng Wu

机构 * Salesforce Research(Salesforce研究)

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

AI总结 本文提出SynthKG和Distill-SynthKG方法,通过合成数据生成和蒸馏技术提升文档级知识图谱构建效率,并设计图检索框架提升检索与问答性能。

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2602.23656 2026-03-02 cs.CL cs.AI 62%

TRIZ-RAGNER: A Retrieval-Augmented Large Language Model for TRIZ-Aware Named Entity Recognition in Patent-Based Contradiction Mining

TRIZ-RAGNER: 一种用于基于专利矛盾挖掘的TRIZ-aware命名实体识别的检索增强型大语言模型

Zitong Xu, Yuqing Wu, Yue Zhao

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

AI总结 TRIZ-RAGNER通过整合TRIZ知识和检索增强技术,提升专利矛盾挖掘中命名实体识别的准确性和一致性。

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2602.05636 2026-02-10 cs.AI cs.CL 62%

Generative Ontology: When Structured Knowledge Learns to Create

生成本体:当结构化知识学会创造

Benny Cheung

机构 * Dynamind Research(Dynamind研究)

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

AI总结 生成本体通过融合本体结构与LLM创造力,实现结构化知识生成,展示了在桌游设计中的有效性及跨领域应用潜力。

Comments 19 pages, 12 figures, 8 tables. v2: added empirical evaluation (3 studies: ablation, benchmark, reliability), expanded related work, discussion section, appendices. Code available at https://github.com/bennycheung/GameGrammarCLI

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2512.00590 2026-01-30 cs.CL cs.AI cs.LG 62%

Wikontic: Constructing Wikidata-Aligned, Ontology-Aware Knowledge Graphs with Large Language Models

Wikontic: 构建与维基数据对齐、本体感知的知识图谱

Alla Chepurova, Aydar Bulatov, Mikhail Burtsev, Yuri Kuratov

机构 * Cognitive AI Systems Lab(认知人工智能系统实验室) Moscow Independent Research Institute of Artificial Intelligence(莫斯科独立人工智能研究所) London Institute for Mathematical Sciences(伦敦数学科学研究所)

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

AI总结 Wikontic通过多阶段流程构建维基数据对齐、本体感知的知识图谱,提升KG质量并实现高效构建。

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2601.11825 2026-01-21 cs.AI cs.IR 62%

AI Co-Scientist for Knowledge Synthesis in Medical Contexts: A Proof of Concept

医疗领域知识综合的AI合作者:概念验证

Arya Rahgozar, Pouria Mortezaagha

机构 * Methodological Implementation Research, Ottawa Hospital Research Institute(方法实施研究,渥太华医院研究所) School of Engineering Design and Teaching Innovation, University of Ottawa(工程设计与教学创新学院,渥太华大学)

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

AI总结 本研究提出了一种基于PICOS的AI合作者,通过整合知识图谱和自然语言处理技术,提升医疗领域证据综合的可扩展性、透明性和效率。

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2507.05984 2026-01-15 cs.AI cs.CL cs.HC 62%

Development and Evaluation of HopeBot: an LLM-based chatbot for structured and interactive PHQ-9 depression screening

HopeBot的开发与评估:一种基于大语言模型的聊天机器人,用于结构化和互动的PHQ-9抑郁筛查

Zhijun Guo, Alvina Lai, Julia Ive, Alexandru Petcu, Yutong Wang, Luyuan Qi, Johan H Thygesen, Kezhi Li

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

AI总结 HopeBot利用大语言模型实现结构化和互动的PHQ-9抑郁筛查,展示出作为可扩展筛查工具的可行性。

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2601.07192 2026-01-13 cs.CL cs.AI 62%

Relink: Constructing Query-Driven Evidence Graph On-the-Fly for GraphRAG

Relink:为GraphRAG构建查询驱动的证据图谱

Manzong Huang, Chenyang Bu, Yi He, Xingrui Zhuo, Xindong Wu

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

AI总结 Relink通过动态构建查询驱动的证据图谱,解决GraphRAG中知识图谱不完整和干扰事实的问题,提升问答性能。

Comments Accepted by AAAI 2026

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2601.06282 2026-01-13 cs.CL cs.AI 62%

Amory: Building Coherent Narrative-Driven Agent Memory through Agentic Reasoning

Amory:通过代理推理构建连贯的叙事驱动代理记忆

Yue Zhou, Xiaobo Guo, Belhassen Bayar, Srinivasan H. Sengamedu

机构 * University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学芝加哥分校) Amazon(亚马逊)

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

AI总结 Amory通过增强代理推理构建连贯的叙事驱动记忆,提升长期对话代理的推理性能与响应效率。

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2512.08398 2025-12-23 cs.IR cs.CL 62%

Ontology-Based Knowledge Graph Framework for Industrial Standard Documents via Hierarchical and Propositional Structuring

基于本体的知识图谱框架:通过层次化和命题化结构构建工业标准文档

Jiin Park, Hyuna Jeon, Yoonseo Lee, Jisu Hong, Misuk Kim

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

AI总结 本文提出一种基于本体的知识图谱框架,通过层次化和命题化结构构建工业标准文档,提升问答性能和领域知识表示能力。

Comments The authors have identified significant technical errors in the paper that invalidate the current findings

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2505.15210 2025-12-23 cs.CL cs.IR 62%

Deliberation on Priors: Trustworthy Reasoning of Large Language Models on Knowledge Graphs

对先验的探讨:大型语言模型在知识图谱上的可信推理

Jie Ma, Ning Qu, Zhitao Gao, Rui Xing, Jun Liu, Hongbin Pei, Jiang Xie, Linyun Song, Pinghui Wang, Jing Tao, Zhou Su

机构 * MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University(MOE KLINNS实验室,西安交通大学) School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University(计算机科学与技术学院,西安交通大学) Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering(陕西省大数据知识工程重点实验室) School of Artificial Intelligence, Chongqing University of Post and Telecommunications(人工智能学院,重庆邮电大学) School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University(计算机学院,西北工业大学)

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

AI总结 本研究提出DP框架,通过整合知识图谱的结构和约束先验,提升大型语言模型在知识图谱上的推理准确性和响应可靠性。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

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2511.14010 2025-11-20 cs.CL cs.AI 62%

Knowledge-Grounded Agentic Large Language Models for Multi-Hazard Understanding from Reconnaissance Reports

Chenchen Kuai, Zihao Li, Braden Rosen, Stephanie Paal, Navid Jafari, Jean-Louis Briaud, Yunlong Zhang, Youssef M. A. Hashash, Yang Zhou

机构 * organization= Department One , addressline= Address One , city= City One , postcode= 00000 , state= State One , country= Country One organization= Department Two , addressline= Address Two , city= City Two , postcode= 22222 , state= State Two , country= Country Two organization= Zachry Department of Civil \& Environmental Engineering, Texas A\&M University , addressline= 3136 TAMU , city= College Station , postcode= 77843 , state= TX , country= USA organization= Department of Engineering Technology Industrial Distribution, Texas A\&M University , city= College Station , postcode= 77843 , state= TX , country= USA organization= Department of Civil Environmental Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign , city= Urbana , postcode= 61801 , state= IL , country= USA

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

Comments 17 pages, 5 figures

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2511.12472 2025-11-18 cs.CL cs.AI 62%

Assessing LLMs for Serendipity Discovery in Knowledge Graphs: A Case for Drug Repurposing

Mengying Wang, Chenhui Ma, Ao Jiao, Tuo Liang, Pengjun Lu, Shrinidhi Hegde, Yu Yin, Evren Gurkan-Cavusoglu, Yinghui Wu

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

Comments The 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)

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2511.11583 2025-11-18 cs.LG cs.AI cs.IR 62%

Parallel and Multi-Stage Knowledge Graph Retrieval for Behaviorally Aligned Financial Asset Recommendations

Fernando Spadea, Oshani Seneviratne

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute(伦斯勒理工学院)

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

Comments 10 pages, 3 figures, RAGE-KG 2025

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2511.09005 2025-11-13 cs.AI cs.CL cs.MA 62%

AI Founding Fathers: A Case Study of GIS Search in Multi-Agent Pipelines

Alvin Chauhan

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

Comments 9 pages, 3 figures. Code and data available at https://github.com/alvco/Founding_Fathers_AI

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2511.07585 2025-11-12 cs.LG cs.AI cs.CL stat.ML 62%

LLM Output Drift: Cross-Provider Validation & Mitigation for Financial Workflows

Raffi Khatchadourian, Rolando Franco

机构 * IBM -- Financial Services Market(IBM金融服务市场)

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

Comments 11 pages, 5 figures. To appear in AI4F @ ACM ICAIF '25, November 15-18, 2025, Singapore

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