RAG / 检索增强生成

Telco-oRAG: Optimizing Retrieval-augmented Generation for Telecom Queries via Hybrid Retrieval and Neural Routing

Telco-oRAG: 通过混合检索与神经路由优化电信查询的检索增强生成

Andrei-Laurentiu Bornea, Fadhel Ayed, Antonio De Domenico, Nicola Piovesan, Tareq Si Salem, Ali Maatouk

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；hybrid retrieval(title,abstract)；RAG(abstract)；knowledge retrieval(abstract)

AI总结 Telco-oRAG通过混合检索与神经路由优化，提升电信领域问题回答的准确性和效率，实现开源大模型在电信基准测试中接近GPT-4水平。

Comments 12 pages, 10 figures, 4 tables

Model-Driven Quantum Code Generation Using Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation

基于大语言模型和检索增强生成的模型驱动量子代码生成

Nazanin Siavash, Armin Moin

机构 * Department of Computer Science University of Colorado Colorado Springs (UCCS)（计算机科学系 佛罗里达大学科罗拉多州春分校） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出利用大语言模型和检索增强生成技术，通过UML模型生成量子代码，提升量子计算代码的准确性和一致性。

Comments This paper is accepted to the New Ideas and Emerging Results (NIER) track of the ACM/IEEE 28th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS)

AskNearby: An LLM-Based Application for Neighborhood Information Retrieval and Personalized Cognitive-Map Recommendations

AskNearby: 一种基于LLM的邻里信息检索与个性化认知地图推荐应用

Luyao Niu, Zhicheng Deng, Boyang Li, Nuoxian Huang, Ruiqi Liu, Wenjia Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Qianmo Smart Link（千摩智能链接） ； New York University（纽约大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Tencent（腾讯） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 AskNearby通过整合检索增强生成和认知地图模型，提升邻里信息检索与个性化推荐效果，解决局部生活信息可及性问题。

TriLex: A Framework for Multilingual Sentiment Analysis in Low-Resource South African Languages

TriLex：一种用于低资源南非语言多语言情感分析的框架

Mike Nkongolo, Hilton Vorster, Josh Warren, Trevor Naick, Deandre Vanmali, Masana Mashapha, Luke Brand, Alyssa Fernandes, Janco Calitz, Sibusiso Makhoba

专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 TriLex框架通过三阶段检索增强方法，系统扩展低资源南非语言的情感词典，提升多语言情感分析性能。

Understanding Down Syndrome Stereotypes in LLM-Based Personas

理解基于大语言模型的虚拟人物中唐氏综合征刻板印象

Chantelle Wu, Peinan Wang, Nafi Nibras, Meida Li, Dajun Yuan, Zhixiao Wang, Jiahuan He, Mona Ali, Mirjana Prpa

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 本文研究了基于大语言模型的虚拟人物中唐氏综合征刻板印象的形成与检测，通过访谈揭示训练数据和界面设计对刻板印象的影响，并强调了参与式方法的重要性。

Deep Research: A Systematic Survey

深度研究：系统性综述

Zhengliang Shi, Yiqun Chen, Haitao Li, Weiwei Sun, Shiyu Ni, Yougang Lyu, Run-Ze Fan, Bowen Jin, Yixuan Weng, Minjun Zhu, Qiujie Xie, Xinyu Guo, Qu Yang, Jiayi Wu, Jujia Zhao, Xiaqiang Tang, Xinbei Ma, Cunxiang Wang, Jiaxin Mao, Qingyao Ai, Jen-Tse Huang, Wenxuan Wang, Yue Zhang, Yiming Yang, Zhaopeng Tu, Zhaochun Ren

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文系统综述了深度研究系统，提出三阶段路线图，引入四个核心组件，并总结优化技术与评估标准，旨在推动该领域的发展。