RAG / 检索增强生成

Mixture-of-RAG: Integrating Text and Tables with Large Language Models

混合RAG：利用大语言模型整合文本和表格

Chi Zhang, Qiyang Chen, Mengqi Zhang

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

AI总结 MixRAG通过三阶段框架整合文本和表格，提升异构文档检索性能，实现混合模态文档接地的最新成果。

Comments Accepted to SIGKDD 2026

A Knowledge Graph-based Retrieval-Augmented Generation Framework for Algorithm Selection in the Facility Layout Problem

基于知识图谱的检索增强生成框架用于设施布局问题中的算法选择

Nikhil N S, Bilal Muhammed, Soban Babu Beemaraj, Amol Dilip Joshi

机构 * Indian Institute of Science（印度科学学院） ； TCS Research and Innovation（塔塔咨询公司研究与创新） 纠错

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

AI总结 本文提出基于知识图谱的检索增强生成框架，用于自动推荐设施布局问题中的算法选择，通过多维检索机制和大语言模型实现数据驱动的算法推荐。

Comments 10 pages, 5 figures

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

Exploring Network-Knowledge Graph Duality: A Case Study in Agentic Supply Chain Risk Analysis

探索网络-知识图谱二元性：代理供应链风险分析的案例研究

Evan Heus, Rick Bookstaber, Dhruv Sharma

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的代理框架，利用网络与知识图谱的二元性，通过图遍历和上下文壳技术实现供应链风险分析的实时可解释生成。

Comments Accepted to the 2nd Workshop on LLMs and Generative AI in Finance: International Conference on AI in Finance(ICAIF) 2025;7 pages, 3 figures