BERT Based Clinical Knowledge Extraction for Biomedical Knowledge Graph Construction and Analysis
专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
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。
1. 图谱与结构化RAG 965 篇
Analogical Inference Enhanced Knowledge Graph Embedding
专题命中 图谱与结构化RAG ：retriever(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted by AAAI 2023
Enhancing Multilingual Language Model with Massive Multilingual Knowledge Triples
专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted by EMNLP 2022
DAMO-NLP at NLPCC-2022 Task 2: Knowledge Enhanced Robust NER for Speech Entity Linking
专题命中 图谱与结构化RAG ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted to NLPCC2022, 10 pages
Building An Integrated Vector Database System in PostgreSQL
在PostgreSQL中构建集成向量数据库系统
专题命中 图谱与结构化RAG ：vector search(abstract)；分类 cs.DB
AI总结 本文针对PostgreSQL-V 1.0的三个局限推出PostgreSQL-V 2.0，实现并发向量搜索更新、快速崩溃恢复与物理复制，吞吐量达前者36.4倍，恢复时间约20毫秒，是内嵌PostgreSQL的集成向量数据库系统。
Causal Episodic Memory for Feedback-Driven Agent Repair
用于反馈驱动智能体修复的因果情景记忆
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), VNU-HCM（胡志明市理工大学计算机科学与工程学院（HCMUT，VNU-HCM））
专题命中 图谱与结构化RAG ：retriever(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出无需训练的MERIT智能体，通过维护双极性记忆辅助LLM智能体修复，在Spider、BIRD数据集上提升了Text-to-SQL任务的执行准确率，同时明确了因果跨查询记忆的适用场景。
TGMS: An Agent-Native Bi-Temporal Graph Management System
TGMS：一种原生代理双时态图管理系统
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.DB
AI总结 研究针对时态图问题中LLM代理常失败的情况，提出双时态属性图管理系统TGMS，将13个运算符作为代理工具，LLM规划调用，系统计算，能分离有效时间与事务时间，在基准测试中表现优异，开源代码等。
IDSTune: A Multi-Agent Collaborative Framework for Integrated Database System Tuning
IDSTune：一种用于集成数据库系统调优的多智能体协作框架
专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.DB
AI总结 针对现有数据库调优方法未考虑组件相互依赖性及不足以处理多样工作负载等问题，提出IDSTune框架，通过大语言模型驱动多智能体协作联合优化多个配置组件，经实验验证其性能提升显著且调优速度快，适应性强。
Graph-Based Agentic AI with LangGraph: Workflow Pathways for Long-Running Stateful Business Processes
基于LangGraph的基于图的智能体人工智能：长期运行的有状态业务流程的工作流路径
机构 * Dhillon School of Business, University of Lethbridge（莱斯布里奇大学迪隆商学院） ； Universidad de Guadalajara（瓜达拉哈拉大学） ； Al Hussein Technical University（侯赛因技术大学） ； Universidad de Guanajuato（瓜纳华托大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文为业务流程中的生成式AI系统提供基于图的工作流路径实践指南，提出三种可执行方法展示相关技术协同，按工作流复杂性定位LangGraph，解释其适用场景及实现模式，明确产品行为。
Comments 25 pages, 2 figures. With ancillary code
AnnoRetrieve: Efficient Structured Retrieval for Unstructured Document Analysis
AnnoRetrieve：面向无结构文档分析的高效结构化检索
专题命中 图谱与结构化RAG ：vector search(abstract)；分类 cs.IR
AI总结 本文提出AnnoRetrieve，通过结构化注释替代向量嵌入，实现高效精准的语义检索，降低LLM调用频率和成本，提升文档分析的准确性和可扩展性。
Spatiotemporal Knowledge Graphs as Persistent Scene Memory for Embodied Question Answering
VL-KnG：从单目视频构建持久时空知识图谱以实现具身场景理解
机构 * Applied AI Institute, Moscow, Russia（莫斯科应用人工智能研究所）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 VL-KnG通过构建时空知识图谱实现高效具身场景理解，采用LLM驱动的时空对象关联和图增强检索，无需3D重建，支持常数时间推理，优于现有前沿VLMs。
Finding the Right Tables and Columns: A Benchmark and Corpus-Adaptive Embeddings for SQL Schema Retrieval
找到正确的表和列：用于SQL模式检索的基准和语料库自适应嵌入
专题命中 图谱与结构化RAG ：retriever(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究SQL模式检索问题，提出语料库自适应微调方法，通过合成查询、挖掘负样本及对比微调嵌入器，提升了检索性能，使模型成为十亿参数下最强检索器，确立模式链接为独立任务及语料库适应为实用部署途径。
From Legacy Documentation to OSCAL: An MCP-Based Agent Pipeline for Threat-Informed Continuous Compliance in Critical Infrastructure
从遗留文档到OSCAL：基于MCP的代理管道，用于关键基础设施中的威胁情报驱动的持续合规性
机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系）
专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对关键基础设施运营技术环境无法主动扫描但需主动系统反馈的问题，提出基于MCP的多代理管道，将自然语言描述转换为知识图谱和OSCAL工件，架构解耦推理与检索，降低风险，在场景中取得一定召回率并生成报告，虽有错误但可人工审查。
Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (IEEE CSR), Lisbon, Portugal, August 3-5, 2026. 8 pages, 1 figure
Agents That Know Too Much: A Data-Centric Survey of Privacy in LLM Agents
知道太多的智能体：LLM智能体中隐私的数据中心调查
机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 从数据中心视角调查LLM智能体隐私风险，分类数据源、隐私风险及治理机制，发现信息流控制可覆盖组合和跨会话推理泄露，但缺乏统一隐私策略的基准。
Comments 17 pages, 4 figures, 7 tables
FlowRAG: Synergizing Explicit Reasoning via Frequency-Aware Multi-Granularity Graph Flow
FlowRAG: 通过频率感知的多粒度图流协同显式推理
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出FlowRAG框架，构建四层异构图，通过双粒度激活和频率感知加权流模块，增强语义召回和显式推理路径提取，在复杂推理基准上取得最优性能。
Architectural Evolution and Selection Framework for Database Systems in AI-Ready Data Platforms
面向AI就绪数据平台的数据库系统架构演进与选择框架
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.DB
AI总结 提出一个统一的多范式评估与选择框架，基于九个架构维度，通过工作负载特征化、约束过滤和兼容性评分，系统比较十三种数据库范式，揭示存储计算分离、工作负载驱动专业化、向AI就绪平台收敛三大演化模式，并通过金融欺诈检测案例验证。
Comments 18 pages, 6 figures
ACE-SQL: Adaptive Co-Optimization via Empirical Credit Assignment for Text-to-SQL
ACE-SQL: 基于经验信用分配的自适应协同优化方法用于文本到SQL
机构 * Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retriever(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出ACE-SQL强化学习框架，通过在线列集池和经验信用分配联合优化模式检索与SQL生成，在BIRD Dev上达到65.3%的贪心执行准确率。
Helicase: Uncertainty-Guided Supply Chain Knowledge Graph Construction with Autonomous Multi-Agent LLMs
Helicase: 不确定性引导的供应链知识图谱构建与自主多智能体大语言模型
机构 * Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所）
专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Helicase，一种基于多智能体大语言模型的自主系统，通过不确定性引导的迭代验证和知识图谱构建，解决供应链中需要多跳推理的结构化推断问题，并引入SCQA基准评估。
Automated Construction of a Knowledge Graph of Nuclear Fusion Energy for Effective Elicitation and Retrieval of Information
自动化构建核聚变能源知识图谱以实现信息的有效提取与检索
机构 * UK Atomic Energy Authority, Culham Campus（英国原子能管理局，库尔汉校区） ； STFC Hartree Centre（STFC哈特里中心） ； Sci-Tech Daresbury（科技达尔斯伯里） ； IBM Research（IBM研究院）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出多步骤自动化构建知识图谱的方法，用于组织和表示大型文档语料中的领域知识。通过构建首个核聚变能源知识图谱，验证了自动命名实体识别和实体解析等关键功能，并评估了预训练大语言模型在处理挑战时的表现。
OpenAaaS: An Open Agent-as-a-Service Framework for Distributed Materials-Informatics Research
OpenAaaS：一种用于分布式材料信息学研究的开源代理即服务框架
机构 * National Key Laboratory of AI for Materials Science（人工智能材料科学国家重点实验室） ； Tianmushan Laboratory（天幕山实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 OpenAaaS提出一种开源的分层分布式代理即服务框架，通过代码流、数据不动原则实现跨领域安全集成，解决材料设计中的长期迭代和复杂机制问题。
Comments 20 pages 5 figures
Adversarial SQL Injection Generation with LLM-Based Architectures
基于LLM架构的对抗性SQL注入生成
机构 * Department of Computer Engineering, NETLAB（计算机工程系，NETLAB）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出RADAGAS和RefleXQLi两种LLM-based系统，评估其在10个WAF和MySQL验证器上的对抗性SQL注入生成性能，发现RADAGAS-GPT4o在绕过WAFs方面表现优异。
Comments 32 pages, 8 figures, 8 tables
PathISE: Learning Informative Path Supervision for Knowledge Graph Question Answering
PathISE: 通过信息路径监督学习知识图谱问答
机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 PathISE通过学习高质量的中间监督信号提升知识图谱问答性能，利用轻量级Transformer估计关系路径信息，生成可复用的监督信号以增强现有模型。
A Sentence Relation-Based Approach to Sanitizing Malicious Instructions
基于句子关系的方法用于清除恶意指令
机构 * University of Utah（犹他大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出SONAR框架，通过自然语言推理指标识别并移除恶意指令，有效降低攻击成功率，优于现有基线防御方法。
SEARCH-R: Structured Entity-Aware Retrieval with Chain-of-Reasoning Navigator for Multi-hop Question Answering
SEARCH-R: 结构化实体感知检索与推理链导航器用于多跳问答
机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； Jilin University（吉林大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 SEARCH-R通过结构化实体感知检索与推理链导航器，解决多跳问答中推理路径生成和知识检索的准确性问题，提升多跳问答性能。
Comments ACL2026 findings
RaV-IDP: A Reconstruction-as-Validation Framework for Faithful Intelligent Document Processing
RaV-IDP：一种用于忠实智能文档处理的重建-验证框架
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 RaV-IDP通过引入重建作为核心组件，在提取实体后将其还原为原始文档形式，通过比较重建与源区域的忠实度来验证提取结果的准确性，采用GPT-4.1视觉模型作为回退机制，并提供阶段评估框架。
Query-Efficient Agentic Graph Extraction Attacks on GraphRAG Systems
高效查询的代理图提取攻击对GraphRAG系统
机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出AGEA框架，通过引导探索与利用策略、外部图记忆模块和两阶段图提取流程，高效恢复GraphRAG系统的隐藏图结构，在医疗、农业和文学数据集上表现优异。
Comments To be published in ACL Main 2026
GraphScout: Empowering Large Language Models with Intrinsic Exploration Ability for Agentic Graph Reasoning
GraphScout: 通过内在探索能力增强大语言模型以实现代理图推理
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou City University（杭州市大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 GraphScout通过灵活的图探索工具，使模型自主生成结构化训练数据，从而在无需人工标注的情况下提升大语言模型的图推理能力，实验显示其在多个领域表现优异。
Memory as Metabolism: A Design for Companion Knowledge Systems
记忆作为代谢：一种陪伴知识系统的 设计
机构 * CODE University Berlin（CODE大学柏林）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种针对单用户知识维基的治理框架，通过五项操作处理记忆中的矛盾证据，以避免固化问题。
Comments 41 pages, 1 table. Preprint v3.642. Concept DOI: 10.5281/zenodo.19501651
Decision-Theoretic Safety Assessment of Persona-Driven Multi-Agent Systems in O-RAN
基于决策理论的面向角色驱动的多智能体系统在O-RAN中的安全性评估
机构 * GSMA（全球移动通信系统协会） ； University of Leeds（利兹大学） ； AWS（亚马逊云服务） ； Ericsson（爱立信）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种基于角色驱动的多智能体框架，通过角色行为规范影响五个专业智能体，结合决策理论构建三维评估框架，验证486种角色配置在O-RAN优化挑战中的性能与协调效果。
Understanding Structured Financial Data with LLMs: A Case Study on Fraud Detection
用大型语言模型理解结构化金融数据：欺诈检测案例研究
机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Coinbase, Inc.（Coinbase公司）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出FinFRE-RAG方法，通过特征缩减和检索增强学习提升欺诈检测性能，优于直接提示方法并在某些设置中与传统模型竞争。
Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference
