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。

2026-01-12 至 2026-01-12 共收录 2 篇信号源：cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 图谱与结构化RAG 2 篇

2601.05721 2026-01-12 cs.SE 82%

从问题到洞察：基于RAG的软件工程制品解释生成

Daniel Pöttgen, Mersedeh Sadeghi, Max Unterbusch, Andreas Vogelsang

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

AI总结本文首次应用RAG方法从问题跟踪数据生成解释，实现90%的人工解释一致性，展示了结构化问题数据在提升软件系统可解释性方面的潜力。

Comments Accepted at NLBSE 2026, Rio de Janeiro, Brazil

2505.24803 2026-01-12 cs.CL cs.HC 70%

通过知识图谱引导生成叙事

Zhijun Pan, Antonios Andronis, Eva Hayek, Oscar AP Wilkinson, Ilya Lasy, Annette Parry, Guy Gadney, Tim J. Smith, Mick Grierson

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

AI总结本研究通过知识图谱辅助生成叙事，提升长篇叙述的质量和用户可控性，实验表明结构明确的叙述有明显改进，但反思性故事未见提升。

Comments Accepted for publication in the International Journal of Human-Computer Interaction. Published online 29 December 2025

Journal ref International Journal of Human-Computer Interaction (2025)