RAG / 检索增强生成

Direct Fact Retrieval from Knowledge Graphs without Entity Linking

Jinheon Baek, Alham Fikri Aji, Jens Lehmann, Sung Ju Hwang

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

Comments ACL 2023

DKPLM: Decomposable Knowledge-enhanced Pre-trained Language Model for Natural Language Understanding

Taolin Zhang, Chengyu Wang, Nan Hu, Minghui Qiu, Chengguang Tang, Xiaofeng He, Jun Huang

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

Comments Accepted by AAAI22

Table Retrieval May Not Necessitate Table-specific Model Design

Zhiruo Wang, Zhengbao Jiang, Eric Nyberg, Graham Neubig

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

Comments 11 pages total, 4 figures

CODEC: Complex Document and Entity Collection

Iain Mackie, Paul Owoicho, Carlos Gemmell, Sophie Fischer, Sean MacAvaney, Jeffrey Dalton

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

Comments 10 pages, SIGIR 2022 Preprint

Fast and Effective Biomedical Entity Linking Using a Dual Encoder

Rajarshi Bhowmik, Karl Stratos, Gerard de Melo

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

KOSMOS: Knowledge-graph Oriented Social media and Mainstream media Overview System

Chua Hao Yang, Yong Shan Jie, Boon Kok Chin, Lander Chin, Lynnette Hui Xian Ng

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

Pezego-HITL: A policy-grounded large language model architecture for agricultural extension in Ghana

Pezego-HITL：一种用于加纳农业推广的基于政策的大语言模型架构

Shunbao Li, Zhipeng Yuan, Amoako Ofori, Benedicta Y. Fosu-Mensah, Yang Li, Manu Kenchappa Junjanna, Qing Xue, Po Yang

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

AI总结 研究针对加纳农业推广中大语言模型应用问题，提出基于政策的结构化检索增强生成与验证内存路由方法，通过P-EVAL框架评估，提升了模型政策对齐率、农艺利用率，降低延迟，还验证了通用性，为小农户农业提供可扩展模板。

AeroRAG: Structured Multimodal Retrieval-Augmented LLM for Fine-Grained Aerial Visual Reasoning

AeroRAG：结构化多模态检索增强型LLM用于细粒度航空视觉推理

Junxiao Xue, Quan Deng, Tingqi Hu, Meicong Si, Xinyi Yin, Yunyun Shi, Xuecheng Wu

机构 * Research Center for Space Computing System, Zhejiang Lab, Hangzhou（杭州浙大实验室空间计算系统研究中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences, Hangzhou（中国科学院大学杭州高等研究院） ； School of Cyber Science and Engineering, Zhengzhou University（郑州大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AeroRAG，通过结构化场景图引导的多模态检索增强生成框架，解决航空场景中视觉问答的挑战，提升对小物体、数量、位置及物体关系的推理能力。

Attributing Structured-Output Gains in Function Calling: Interface Alignment versus Procedural Transfer

函数调用中结构化输出增益的归因：接口对齐与过程转移

Wanyi Chen, Daoyuan Chen, Fang Kong

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

AI总结 研究结构化输出基准中提示诱导函数调用增益的归因，介绍四层增益归因协议，应用于相关数据集得出部分增益源于接口对齐而非过程转移的结论，并发布相关资源。

Comments 18 pages, 5 figures

PYPILINE: Malicious PyPI Package Detection via Suspicious API Knowledge and Agent Workflow

PYPILINE：通过可疑API知识和Agent工作流检测恶意PyPI包

Siyuan Pang, Yepeng Yao, Zhengwei Jiang, Zijing Fan, Haozhe Li, Baoxu Liu

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

AI总结 提出PYPILINE方法，结合可疑API知识库与Agent工作流，通过静态分析构建知识库并自动检测恶意PyPI包，在精度、召回率和F1分数上显著优于现有工具。

Self-Driving Datasets: From 20 Million Papers to Nuanced Biomedical Knowledge at Scale

自主驾驶数据集：从2000万篇论文到大规模精细化生物医学知识

Haydn Jones, Yimeng Zeng, Alden Rose, Li S. Yifei, Yining Huang, Kaiwen Wu, Jiaming Liang, Maggie Ziyu Huan, Yoseph Barash, Cesar de la Fuente-Nunez, Osbert Bastani, Zachary Ives, Mark Yatskar, Jacob R. Gardner

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； Department of Genetics, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学遗传学系） ； Departments of Bioengineering and Chemical and Biomolecular Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物工程与化学与生物分子工程系） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：dense retrieval(abstract)

AI总结 本文提出通过PubMed自动生成结构化数据集，实现更大规模、更精细和更准确的生物医学知识，展示Starling系统在多个任务中生成大规模数据集并提升准确性。

VL-MemKnG: Hybrid Memory with a Spatio-Temporal Knowledge Graph for Question Answering over Long Egocentric Navigation Trajectories

VL-MemKnG：结合时空知识图谱的混合记忆用于长程自我中心导航轨迹问答

Svetlana Lukina, Mohamad Al Mdfaa, Gloria Haro, Sergey Zagoruyko, Gonzalo Ferrer

机构 * Mobile Robotics Laboratory, Artificial Intelligence Center（移动机器人实验室，人工智能中心） ； Skoltech（斯科尔科沃科学技术学院） ； Intelligent Multimodal Vision Analysis Group, Department of Engineering, Universitat Pompeu Fabra（智能多模态视觉分析组，工程系，庞培法布拉大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：hybrid retrieval(abstract)

AI总结 提出VL-MemKnG混合记忆框架，结合时空知识图谱与片段级上下文记忆，通过混合检索推理模块提升长程自我中心视频导航问答的准确性和效率。

VArify: A Visual Analytics System for Verifying Knowledge Enhanced Large Language Model Responses in Food Science

VArify：一个用于验证食品科学中知识增强型大语言模型响应的可视化分析系统

Sam Yu-Te Lee, Yan To Linus Lam, Manami Nakagawa, Kwan-Liu Ma

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

AI总结 针对GraphRAG系统检索数据复杂、难以验证的问题，提出VArify可视化分析系统，通过文件目录式树状可视化支持证据的组间关系与组内层次探索，用户研究证明其有效区分LLM内部知识与外部证据，并帮助识别知识图谱错误。

HDSL: A Hierarchical Domain-Specific Language for Structured 3D Indoor Scene Generation and Localized Editing with LLM Agents

HDSL：一种用于结构化3D室内场景生成和基于LLM智能体局部编辑的层次化领域特定语言

Letian Li, Chao Shen, Shuzhao Xie, Chenghao Gu, ZhengXiao He, Yu Meng, Xin Yang, Wenyuan Jiang, Zhi Wang

机构 * SIGS, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nankai University（南开大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出HDSL语言，以树结构表示室内场景，结合LLM智能体生成、多模态检索和力导向布局优化，实现结构化场景生成与局部编辑，显著提升对象覆盖率和编辑效率。

Reason-Then-Retrieve for CoVR-R with Structured Edit Prompts and Dense-Sparse Fusion

先推理后检索：面向CoVR-R的结构化编辑提示与密集-稀疏融合

DongQing Liu, MengShi Qi, HongWei Ji

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：dense retrieval(abstract)

AI总结 针对CoVR-R任务，提出一种零样本的“先推理后检索”流水线，利用Qwen3.5-27B生成结构化描述和密集嵌入，并结合TF-IDF稀疏分支进行融合排序，在验证集和测试集上取得了领先性能。

TransResAI: A Compound AI System for Coastal Transportation Resilience

TransResAI: 用于沿海交通韧性的复合AI系统

Qingwen Pu, Kun Xie, Chenyu Yan

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

AI总结 提出TransResAI复合AI系统，通过自然语言交互集成大语言模型与多模块，实现洪水感知的交通韧性分析，在专家用户研究中将任务完成时间减少80-88%，准确率保持4.60/5.00。

Comments 36 pages, 13 figures, 3 table

Bidirectional Empowerment of Metamorphic Testing and Large Language Models: A Systematic Survey

双向赋能：变形测试与大语言模型的相互促进：系统综述

Zheng Zheng, Zenghui Zhou, Yinwang Xu, Daixu Ren, Tsong Yueh Chen

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

AI总结 本文系统综述了93项研究，探讨变形测试与大语言模型之间的双向赋能关系，提出分类框架，分析其在验证、评估和自动化测试中的应用。

Comments Daixu Ren is the corresponding author

QLCoder: A Query Synthesizer For Static Analysis of Security Vulnerabilities

QLCoder：一种用于静态分析安全漏洞的查询生成器

Claire Wang, Ziyang Li, Saikat Dutta, Mayur Naik

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

AI总结 QLCoder通过结合LLM与执行反馈，利用MCP接口生成有效的安全查询，有效检测漏洞。在111个Java项目中，53.4%的CVE被正确识别，优于仅使用Claude Code的10%。

LAAF: Logic-layer Automated Attack Framework A Systematic Red-Teaming Methodology for LPCI Vulnerabilities in Agentic Large Language Model Systems

LAAF：逻辑层自动攻击框架：一种针对代理大语言模型系统中LPCI漏洞的系统性红队方法

Hammad Atta, Ken Huang, Kyriakos Rock Lambros, Yasir Mehmood, Zeeshan Baig, Mohamed Abdur Rahman, Manish Bhatt, M. Aziz Ul Haq, Muhammad Aatif, Nadeem Shahzad, Kamal Noor, Vineeth Sai Narajala, Hazem Ali, Jamel Abed

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

AI总结 LAAF是首个结合特定技术分类和分阶段种子升级的自动化红队框架，通过49种技术分类生成大量独特负载，并通过持久化阶段突破器实现分阶段负载变异，有效提升阶段突破效率。

Leveraging Language Models to Discover Evidence-Based Actions for OSS Sustainability

利用语言模型发现基于证据的行动以促进开源软件可持续性

Nafiz Imtiaz Khan, Vladimir Filkov

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

AI总结 本文利用语言模型挖掘软件工程文献，提取基于证据的行动建议，以促进开源软件的可持续发展。

Automated Extraction of Multicomponent Alloy Data Using Large Language Models for Sustainable Design

利用大语言模型自动化提取多组分合金数据用于可持续设计

Aravindan Kamatchi Sundaram, Mohit Chakraborty, Sai Mani Kumar Devathi, B. Pabitramohan Prusty, Rohit Batra

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

AI总结 利用大语言模型自动化提取多组分合金数据，构建大规模数据库并用于可持续材料选择。

Comments 18 pages, 6 figures

Beyond the Prompt: Assessing Domain Knowledge Strategies for High-Dimensional LLM Optimization in Software Engineering

超越提示：评估领域知识策略在软件工程高维LLM优化中的应用

Srinath Srinivasan, Tim Menzies

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

AI总结 本研究比较了人类与人工智能策略在生成领域知识方面的效果，通过四种不同架构评估如何利用结构化知识整合提升LLM在高维优化中的表现。

Comments Accepted at MSR 2026 (Registered Reports Track)

From Scattered to Structured: A Vision for Automating Architectural Knowledge Management

从零散到有序：自动化架构知识管理的愿景

Jan Keim, Angelika Kaplan

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

AI总结 本文提出自动化架构知识管理的愿景，通过提取、链接、解决不一致并构建结构化知识库，提升架构分析和维护效率。

Comments Accepted at the IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE) Software Architecture Birds-of-a-Feather Session

Making Theft Useless: Adulteration-Based Protection of Proprietary Knowledge Graphs in GraphRAG Systems

让盗窃变得无用：基于掺假的专有知识图谱在GraphRAG系统中的保护

Weijie Wang, Peizhuo Lv, Yan Wang, Rujie Dai, Guokun Xu, Qiujian Lv, Hangcheng Liu, Weiqing Huang, Wei Dong, Jiaheng Zhang

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

AI总结 AURA通过在知识图谱中注入虚假掺假物，使盗窃的知识图谱对攻击者无用，同时保持授权用户查询的准确性。

SocraticAI: Transforming LLMs into Guided CS Tutors Through Scaffolded Interaction

SocraticAI: 通过支架式交互将LLMs转化为指导性计算机科学导师

Karthik Sunil, Aalok Thakkar

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

AI总结 SocraticAI通过结构化约束将LLMs整合到计算机科学教育中，培养学生战略性的人工智能交互能力。

Comments Presented in the Best Practices Track of COMPUTE 2025 (arXiv:2512.02349)

Hierarchical Semantic Tree Anchoring for CLIP-Based Class-Incremental Learning

基于CLIP的层次语义树锚定的类增量学习

Tao Hu, Lan Li, Zhen-Hao Xie, Da-Wei Zhou

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University（人工智能学院，南京大学） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retriever(abstract)

AI总结 HASTEN通过层次语义树锚定方法，有效解决CLIP类增量学习中的灾难性遗忘问题，提升模型对层次化类别结构的保持能力。

AutoMT: A Multi-Agent LLM Framework for Automated Metamorphic Testing of Autonomous Driving Systems

Linfeng Liang, Chenkai Tan, Yao Deng, Yingfeng Cai, T. Y Chen, Xi Zheng

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

Code Graph Model (CGM): A Graph-Integrated Large Language Model for Repository-Level Software Engineering Tasks

Hongyuan Tao, Ying Zhang, Zhenhao Tang, Hongen Peng, Xukun Zhu, Bingchang Liu, Yingguang Yang, Ziyin Zhang, Zhaogui Xu, Haipeng Zhang, Linchao Zhu, Rui Wang, Hang Yu, Jianguo Li, Peng Di

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

Comments 35 pages, 10 figures

Affective-CARA: A Knowledge Graph Driven Framework for Culturally Adaptive Emotional Intelligence in HCI

Nirodya Pussadeniya, Bahareh Nakisa, Mohmmad Naim Rastgoo

专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)

DeepSeek Powered Solid Dosage Formulation Design and Development

Leqi Lin, Xingyu Zhou, Kaiyuan Yang, Xizhong Chen

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)