RAG / 检索增强生成

RPO-RAG: Aligning Small LLMs with Relation-aware Preference Optimization for Knowledge Graph Question Answering

RPO-RAG: 通过关系感知的偏好优化对齐小型LLM以实现知识图谱问答

Kaehyun Um, KyuHwan Yeom, Haerim Yang, Minyoung Choi, Hyeongjun Yang, Kyong-Ho Lee

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 RPO-RAG通过关系感知的偏好优化和以答案为中心的提示设计，提升小型LLM在知识图谱问答中的推理能力，实现性能提升。

Comments Accepted at The Web Conference (WWW) 2026

Context-Augmented Code Generation Using Programming Knowledge Graphs

基于编程知识图谱的上下文增强代码生成

Shahd Seddik, Fahd Seddik, Iman Saberi, Fatemeh Fard, Minh Hieu Huynh, Patanamon Thongtanunam

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文提出编程知识图谱（PKG）和重排序机制，通过细粒度检索和减少幻觉，提升代码生成在复杂问题上的表现。