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#RAG

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui connecte un LLM à une base de documents externe pour générer des réponses fondées sur des sources réelles. Par exemple, LlamaIndex permet de construire des pipelines RAG en indexant ses propres données pour les interroger via un modèle de langage.

40Articles

7Sources

66Signal moyen

arXiv cs.AI·il y a 2 h

From Long News to Accurate Forecast: Importance-Aware Fusion and PRM-Guided Reflection for Time Series Forecasting

Nouvelle méthode pour intégrer les actualités dans la prévision de séries temporelles via compression intelligente et supervision de retrieval. Un modèle de récompense estime l'utilité prédictive de chaque article, tandis qu'un PRM guide la sélection d'articles supplémentaires. Tests sur finance, énergie, trafic et bitcoin montrent amélioration de précision et réduction des itérations.

Llama Raisonnement RAG

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 2 h

A Locally Deployed RAG-Based Academic Advising System for Course Selection

Système de conseil académique basé sur RAG déployé localement pour aider les étudiants à sélectionner des cours en respectant les prérequis. Combine LLM et récupération de données de syllabus structurées, préservant la confidentialité des données.

RAG Prompt engineering

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 2 h

EURO-5K: When Does Domain Pretraining Matter? Benchmarking Transformers for EU Reporting Obligation Extraction

EURO-5K est un corpus de 5K phrases annotées pour l'extraction d'obligations de reporting dans la législation EU (136 actes législatifs). Comparaison de modèles BERT fine-tunés et LLMs (QLoRA) : BERT générique et juridique atteignent 0.89 F1 similaire ; le préentraînement juridique aide surtout en tuning efficace en paramètres. Convergence à 3K samples.

Benchmarks Fine-tuning Papers

SIG

HYP

arXiv cs.AI·il y a 2 h

ChatHealthAI: Aligning Electronic Health Record Representations with Large Language Models for Grounded Clinical Reasoning

ChatHealthAI aligne les représentations structurées des dossiers médicaux électroniques (EHR) avec l'espace sémantique d'un LLM gelé via un resampler task-aware. Le framework multimodal intègre les représentations longitudinales des patients avec des descriptions d'événements cliniques raffinées, améliorant le raisonnement clinique interprétable tout en maintenant la performance prédictive sur le benchmark EHRSHOT.

RAG Raisonnement Évaluations

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 2 h

Memory Retrieval for Changing Preferences

Framework unifié pour l'accès et la sélection de mémoire dans les systèmes de dialogue long-contexte. Utilise un facteur de Bayes pour quantifier l'utilité de chaque tour historique en mesurant l'amélioration de vraisemblance du modèle. Surpasse les approches embedding-based sur quatre benchmarks, particulièrement pour les tâches avec préférences changeantes.

RAG Raisonnement Benchmarks

SIG

HYP

Hacker News (AI)·il y a 13 h

CLI tool that packages data science projects for LLM context windows

Outil CLI qui empaquète les projets de data science pour les fenêtres de contexte des LLM. Permet de préparer et compresser les données de projet pour optimiser l'utilisation du contexte disponible dans les modèles de langage.

Outils RAG

SIG

HYP

Reddit r/LocalLLaMA·il y a 14 h

Best Agentic Frameworks in 2026: When to Use LangGraph, CrewAI, LlamaIndex, Pydantic AI, or No Framework

Comparaison des frameworks d'agents IA en 2026 : LangGraph pour workflows stateful, CrewAI pour prototypes multi-agents, LlamaIndex pour RAG, Pydantic AI pour services type-safe. L'auteur recommande d'éviter les frameworks pour cas simples et de bien spécifier le job avant de choisir.

Agents IA Multi-agents RAG

SIG

HYP

GitHub Trending·il y a 17 h

<svg aria-hidden="true" data-component="Octicon" height="16" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" data-view-component="true" class="octicon octicon-repo mr-1 tmp-mr-1 color-fg-muted"> <path d="M2 2.5A2.5 2.5 0 0 1 4.5 0h8.75a.75.75 0 0 1 .75.75v12.5a.75.75 0 0 1-.75.75h-2.5a.75.75 0 0 1 0-1.5h1.75v-2h-8a1 1 0 0 0-.714 1.7.75.75 0 1 1-1.072 1.05A2.495 2.495 0 0 1 2 11.5Zm10.5-1h-8a1 1 0 0 0-1 1v6.708A2.486 2.486 0 0 1 4.5 9h8ZM5 12.25a.25.25 0 0 1 .25-.25h3.5a.25.25 0 0 1 .25.25v3.25a.25.25 0 0 1-.4.2l-1.45-1.087a.249.249 0 0 0-.3 0L5.4 15.7a.25.25 0 0 1-.4-.2Z"></path> </svg> <span data-view-component="true" class="text-normal"> jamwithai /</span> production-agentic-rag-course

Cours open-source sur la construction d'agents RAG en production. Couvre l'architecture, les patterns d'implémentation et les bonnes pratiques pour déployer des systèmes agentic retrieval-augmented generation.

Agents IA RAG Open source

SIG

HYP

GitHub Trending·il y a 17 h

<svg aria-hidden="true" data-component="Octicon" height="16" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" data-view-component="true" class="octicon octicon-repo mr-1 tmp-mr-1 color-fg-muted"> <path d="M2 2.5A2.5 2.5 0 0 1 4.5 0h8.75a.75.75 0 0 1 .75.75v12.5a.75.75 0 0 1-.75.75h-2.5a.75.75 0 0 1 0-1.5h1.75v-2h-8a1 1 0 0 0-.714 1.7.75.75 0 1 1-1.072 1.05A2.495 2.495 0 0 1 2 11.5Zm10.5-1h-8a1 1 0 0 0-1 1v6.708A2.486 2.486 0 0 1 4.5 9h8ZM5 12.25a.25.25 0 0 1 .25-.25h3.5a.25.25 0 0 1 .25.25v3.25a.25.25 0 0 1-.4.2l-1.45-1.087a.249.249 0 0 0-.3 0L5.4 15.7a.25.25 0 0 1-.4-.2Z"></path> </svg> <span data-view-component="true" class="text-normal"> chopratejas /</span> headroom

Headroom compresse les sorties d'outils, logs, fichiers et chunks RAG avant envoi au LLM. Réduit de 60-95% les tokens consommés sans dégrader la qualité. Disponible en bibliothèque, proxy et serveur MCP.

RAG MCP Outils

SIG

HYP

GitHub Trending·il y a 17 h

<svg aria-hidden="true" data-component="Octicon" height="16" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" data-view-component="true" class="octicon octicon-repo mr-1 tmp-mr-1 color-fg-muted"> <path d="M2 2.5A2.5 2.5 0 0 1 4.5 0h8.75a.75.75 0 0 1 .75.75v12.5a.75.75 0 0 1-.75.75h-2.5a.75.75 0 0 1 0-1.5h1.75v-2h-8a1 1 0 0 0-.714 1.7.75.75 0 1 1-1.072 1.05A2.495 2.495 0 0 1 2 11.5Zm10.5-1h-8a1 1 0 0 0-1 1v6.708A2.486 2.486 0 0 1 4.5 9h8ZM5 12.25a.25.25 0 0 1 .25-.25h3.5a.25.25 0 0 1 .25.25v3.25a.25.25 0 0 1-.4.2l-1.45-1.087a.249.249 0 0 0-.3 0L5.4 15.7a.25.25 0 0 1-.4-.2Z"></path> </svg> <span data-view-component="true" class="text-normal"> chopratejas /</span> headroom

Headroom compresse les sorties d'outils, logs, fichiers et chunks RAG avant envoi au LLM. Réduit de 60-95% les tokens consommés sans dégrader les réponses. Disponible en library, proxy et serveur MCP.

RAG MCP Outils

SIG

HYP

Reddit r/LocalLLaMA·il y a 18 h

Building a free, offline LLM “tutor” grounded in one university textbook — RAG, LoRA, or both? Sanity check wanted

Un développeur cherche à construire un tuteur IA hors ligne gratuit basé sur un manuel universitaire. Architecture envisagée : RAG comme composant principal (chunking, embedding, retrieval avec citations page/section) + LoRA optionnelle pour le style pédagogique. Questions sur le choix du modèle (Qwen, Gemma), la gestion des structures complexes (figures, équations), et le packaging pour utilisateurs non-techniques.

RAG Fine-tuning Open source

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 1 j

DeSQ: Decomposition-based SPARQL Query Generation

DeSQ décompose les questions complexes en contraintes atomiques pour générer des requêtes SPARQL. Le framework opère en trois étapes : décomposition, génération de fragments SPARQL avec placeholders, et assemblage final. Surpasse l'état de l'art sur 4/5 benchmarks majeurs avec meilleure robustesse aux variations lexicales.

RAG Raisonnement Benchmarks

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 1 j

LaSR: Context-Aware Speech Recognition via Latent Reasoning

LaSR introduit un paradigme d'entraînement pour les Speech LLMs intégrant un raisonnement latent aligné sur les régions acoustiques. Sans tokens intermédiaires explicites, la méthode améliore la reconnaissance de vocabulaire spécialisé sur Fun-Audio-Chat. Un nouveau corpus Spoken Darwin-Science pour terminologies académiques est proposé.

Voix Raisonnement RAG

SIG

HYP

arXiv cs.LG·il y a 1 j

KG-Guard: Graph-Based Hallucination Detection for Knowledge Base Question Answering

KG-Guard détecte les hallucinations dans les systèmes de réponse à questions sur bases de connaissances (KBQA) en utilisant un graphe augmenté et un encodeur léger. Le modèle atteint F1 de 82.0–87.4 sur WebQSP/ComplexWebQuestions avec 305× moins de paramètres que les baselines, et améliore les performances KBQA de 13–14.5 points F1 en retour itératif.

Raisonnement Évaluations RAG

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 1 j

TCAR-Gen: Temporal Graph Retrieval with Evidence Fusion for Knowledge-Grounded Generation

TCAR-Gen combine des réseaux de neurones graphiques, la fusion d'evidence temporelle et le raisonnement chain-of-trees pour la génération augmentée par récupération. Sur le benchmark Victorian Crime Diaries, atteint 0.3738 Recall@5, surpassant Vanilla RAG, Temporal RAG et GraphRAG. Tests cross-model sur GPT-OSS 20B à TinyLlama 1.1B montrent robustesse à petite échelle.

RAG Raisonnement Benchmarks

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 1 j

Graph-Augmented Retrieval for Cross-Entity Financial Sentiment Analysis: A Comparative Study

Étude comparative d'une architecture Graph-RAG à deux sauts versus RAG vectoriel standard pour l'analyse de sentiment financier multi-entités. Sur 100 requêtes (30 directes, 70 relationnelles), Graph-RAG améliore le rappel d'entités (+6,4%, p<0,001) et la pertinence des réponses pour requêtes complexes (+11,7%), sans dégradation de qualité, avec latence augmentée de 22,6% mais variance réduite de 80%.

RAG Benchmarks Papers

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 1 j

BOUTEF: A Multilingual Corpus for FakeNews in North Africa -- Language as a Weapon

BOUTEF est un corpus multilingue de 2 pays (Algérie, Tunisie) couvrant fausses nouvelles, narratifs authentiques, commentaires et débunkage. Inclut MSA, dialectes algérien/tunisien, arabizi, français, anglais et code-switching. Analyse révèle que les fausses nouvelles utilisent narratifs émotionnels et cadrage sensationnaliste, tandis que le débunkage adopte un style factuel.

Papers Benchmarks Sécurité IA

SIG

HYP

GitHub Trending·il y a 2 j

<svg aria-hidden="true" data-component="Octicon" height="16" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" data-view-component="true" class="octicon octicon-repo mr-1 tmp-mr-1 color-fg-muted"> <path d="M2 2.5A2.5 2.5 0 0 1 4.5 0h8.75a.75.75 0 0 1 .75.75v12.5a.75.75 0 0 1-.75.75h-2.5a.75.75 0 0 1 0-1.5h1.75v-2h-8a1 1 0 0 0-.714 1.7.75.75 0 1 1-1.072 1.05A2.495 2.495 0 0 1 2 11.5Zm10.5-1h-8a1 1 0 0 0-1 1v6.708A2.486 2.486 0 0 1 4.5 9h8ZM5 12.25a.25.25 0 0 1 .25-.25h3.5a.25.25 0 0 1 .25.25v3.25a.25.25 0 0 1-.4.2l-1.45-1.087a.249.249 0 0 0-.3 0L5.4 15.7a.25.25 0 0 1-.4-.2Z"></path> </svg> <span data-view-component="true" class="text-normal"> ruvnet /</span> ruflo

Ruflo est une plateforme de coordination multi-agent pour Claude. Elle permet de déployer des essaims d'agents autonomes, orchestrer des workflows et intégrer RAG. Architecture enterprise avec apprentissage collectif et intégration Claude Code native.

Claude Multi-agents Agents IA

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 2 j

Knowledge Graph-Enhanced Zero-Shot Topic Classification: A Multi-Strategy Comparative Study

Étude comparative de classification de sujets multi-label en zero-shot utilisant des graphes de connaissances extraits des documents. Framework testé sur 15 LLMs et 8 datasets : la variante keyword-enhanced surpasse la baseline, l'augmentation par graphe aide les petits modèles mais nuit aux grands, et le self-consistency decoding augmente les coûts sans amélioration.

RAG Benchmarks Papers

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 2 j

When English Rewrites Local Knowledge: Global Narrative Dominance in Large Language Models

Étude de la dominance narrative globale dans les LLM via CulturalNB, dataset de 717 instances culturelles bengali avec paires questions-réponses parallèles anglais-bangla. Évaluation de 9 LLM montre que les questions en anglais augmentent la substitution globale et réduisent la couverture des perspectives locales, même avec des preuves locales.

Benchmarks Alignement Sécurité IA

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 2 j

ImmigrationQA: A Source-Grounded Dataset and Small-Model Adaptation for U.S. Immigration Law

ImmigrationQA : dataset de 17 058 paires QA source-grounded sur le droit d'immigration américain (13 sous-domaines). Fine-tuning d'un Llama 3.2 3B avec LoRA sur corpus de 10 056 documents validés. Modèle fine-tuné : 1.08/3.0 (16.8% correct) vs Llama 3 8B base : 0.85/3.0 (4% correct), amélioration relative 27%. Coût : ~29$. Dataset, modèle et code publics.

Llama Fine-tuning RAG

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 2 j

Generalistic or Specific Embeddings, Which is Better? An Empirical Study on Search for Clinical Coding in Non-English Languages

Étude comparative d'embeddings génériques vs spécialisés pour la recherche clinique multilingue (ICD-10-CM). Un bi-encoder fine-tuné sur données synthétiques Gemini (6 langues) surpasse BioBERT-ST : R@5=0.822 vs 0.790, avec gains majeurs en portugais (+0.115). Recette open-source pour retrievers médicaux basés sur LLM.

Embeddings RAG Benchmarks

SIG

HYP

arXiv cs.AI·il y a 2 j

LLM-FACETS: A Privacy-Preserving Framework for Evaluating LLM Transparency and Accountability

LLM-FACETS est un framework open-source pour évaluer la factualité, l'étalonnage épistémique et la reproductibilité des LLM. Interface web, architecture plugin, métriques déterministes (BLEU, ROUGE, BERTScore) exécutées localement, visualisation log-probabilités, consensus multi-judge, métriques RAG Triad. Conçu pour experts techniques, domaine et compliance officers selon EU AI Act et NIST.

Évaluations Sécurité IA Alignement

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 2 j

AI for Monitoring and Classifying Data Used in Research Literature

Méthode pour détecter et classifier l'usage de datasets dans la littérature scientifique via un framework GLiNER multitâche. Combine extraction de mentions, identification de relations et classification du contexte d'usage. Utilise données synthétiques et revalidation LLM pour pallier la rareté des labels.

Papers Benchmarks RAG

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 2 j

Protocol for evaluating ChatGPT in biomedical association generation and verification using a RAG-enabled, cross-model majority voting workflow

Protocole d'évaluation de ChatGPT pour générer et vérifier des associations biomédicales centrées sur les maladies. Utilise RAG avec LLMs open-source pour validation sémantique et détection d'hallucinations via vote majoritaire cross-modèle.

GPT RAG Évaluations

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 2 j

CanLegalRAGBench: Evaluating Retrieval-Augmented Generation on Canadian Case Law

CanLegalRAGBench est un benchmark d'évaluation pour systèmes RAG appliqués au droit canadien, basé sur des requêtes réalistes et des réponses annotées par des experts. L'étude révèle que les modèles d'embedding open-source rivalisent avec les modèles fermés, mais identifie des hallucinations dans 8-29% des réponses générées, non supportées par les documents récupérés.

RAG Embeddings Évaluations

SIG

HYP

arXiv cs.AI·il y a 2 j

Planner-Centric Reinforcement Learning for Deep Research with Structure-Aware Reward

DecomposeR, un framework d'IA pour la recherche approfondie, entraîne un modèle Qwen3-8B via deux étapes de renforcement : planification (graphes acycliques typés) puis exécution. Amélioration de 5,1-8,0 points sur benchmarks long-form grâce à une meilleure décomposition des requêtes et synthèse.

Qwen Reinforcement learning Raisonnement

SIG

HYP

arXiv cs.LG·il y a 2 j

DisasterLex: An Expert Concept-to-Schema Knowledge Graph for Geospatial Reasoning in Disaster Analytics

DisasterLex est un framework text-to-SQL médiatisé par graphe de connaissances pour interroger des bases de données géospatiales en gestion de catastrophes. Il utilise un Expert Knowledge Graph (107 concepts, 117 arêtes causales) pour router les requêtes naturelles vers 36 tables hétérogènes. Sur 75 requêtes, il surpasse 4 baselines (LightRAG, HippoRAG 2, ReFoRCE, CHESS) de 1.4x à 2.75x.

RAG Raisonnement Benchmarks

SIG

HYP

GitHub Trending·il y a 3 j

<svg aria-hidden="true" data-component="Octicon" height="16" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" data-view-component="true" class="octicon octicon-repo mr-1 tmp-mr-1 color-fg-muted"> <path d="M2 2.5A2.5 2.5 0 0 1 4.5 0h8.75a.75.75 0 0 1 .75.75v12.5a.75.75 0 0 1-.75.75h-2.5a.75.75 0 0 1 0-1.5h1.75v-2h-8a1 1 0 0 0-.714 1.7.75.75 0 1 1-1.072 1.05A2.495 2.495 0 0 1 2 11.5Zm10.5-1h-8a1 1 0 0 0-1 1v6.708A2.486 2.486 0 0 1 4.5 9h8ZM5 12.25a.25.25 0 0 1 .25-.25h3.5a.25.25 0 0 1 .25.25v3.25a.25.25 0 0 1-.4.2l-1.45-1.087a.249.249 0 0 0-.3 0L5.4 15.7a.25.25 0 0 1-.4-.2Z"></path> </svg> <span data-view-component="true" class="text-normal"> jamwithai /</span> production-agentic-rag-course

Agents IA RAG Open source

SIG

HYP

Reddit r/LocalLLaMA·il y a 3 j

Everyone here self-hosts inference. Almost nobody self-hosts the tooling around it. That feels backwards to me.

Un utilisateur de r/LocalLLaMA soulève une incohérence : la communauté auto-héberge les modèles (partie la plus difficile) mais externalise les outils (tracing, evals, monitoring) vers des SaaS. Il argue que des solutions open-source (Langfuse, ragas, Open WebUI) permettent désormais d'héberger la stack complète localement sans appels externes.

Open source Infrastructure Outils

SIG

HYP

Reddit r/MachineLearning·il y a 4 j

Before we spend months processing open-source robotics datasets, tell us why this is a bad idea [D]

Deux étudiants ML questionnent l'hypothèse que la robotique souffre d'une pénurie de données. Après normalisation de datasets publics, ils suspectent que le vrai problème est l'interopérabilité : schémas hétérogènes, capteurs différents, cadres de coordonnées incompatibles. Ils demandent aux équipes robotique si elles utiliseraient réellement des données d'autres équipes via une API unifiée.

Robotique RAG Open source

SIG

HYP

Reddit r/LocalLLaMA·il y a 4 j

made a local voice AI for windows you can talk to in any language. open source, bring your own key

Shadow AI est un assistant vocal local pour Windows en open source (AGPL-3.0). Conversations naturelles multilingues, recherche web via SearXNG local, mémoire persistante, intégrations Google optionnelles (Gmail, Calendar, Drive). Utilise clé Gemini gratuite de l'utilisateur, zéro serveur distant.

Voix Gemini Open source

SIG

HYP

Reddit r/LocalLLaMA·il y a 5 j

Updated MarkItDown API Server

MarkItDown API Server enveloppe la bibliothèque officielle MarkItDown de Microsoft dans un serveur FastAPI léger. L'outil convertit fichiers (PDF, Word, Excel) en Markdown pour pipelines RAG et LLM. Cette version corrige des vulnérabilités de sécurité dans Starlette et les parseurs de documents.

RAG Outils Open source

SIG

HYP

GitHub Trending·il y a 5 j

<svg aria-hidden="true" data-component="Octicon" height="16" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" data-view-component="true" class="octicon octicon-repo mr-1 tmp-mr-1 color-fg-muted"> <path d="M2 2.5A2.5 2.5 0 0 1 4.5 0h8.75a.75.75 0 0 1 .75.75v12.5a.75.75 0 0 1-.75.75h-2.5a.75.75 0 0 1 0-1.5h1.75v-2h-8a1 1 0 0 0-.714 1.7.75.75 0 1 1-1.072 1.05A2.495 2.495 0 0 1 2 11.5Zm10.5-1h-8a1 1 0 0 0-1 1v6.708A2.486 2.486 0 0 1 4.5 9h8ZM5 12.25a.25.25 0 0 1 .25-.25h3.5a.25.25 0 0 1 .25.25v3.25a.25.25 0 0 1-.4.2l-1.45-1.087a.249.249 0 0 0-.3 0L5.4 15.7a.25.25 0 0 1-.4-.2Z"></path> </svg> <span data-view-component="true" class="text-normal"> opendatalab /</span> MinerU

MinerU transforme documents complexes (PDF, Office) en markdown/JSON prêts pour LLM et workflows agentic. Outil open-source pour extraction et structuration de données documentaires.

Agents IA RAG Open source

SIG

HYP

GitHub Trending·il y a 5 j

<svg aria-hidden="true" data-component="Octicon" height="16" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" data-view-component="true" class="octicon octicon-repo mr-1 tmp-mr-1 color-fg-muted"> <path d="M2 2.5A2.5 2.5 0 0 1 4.5 0h8.75a.75.75 0 0 1 .75.75v12.5a.75.75 0 0 1-.75.75h-2.5a.75.75 0 0 1 0-1.5h1.75v-2h-8a1 1 0 0 0-.714 1.7.75.75 0 1 1-1.072 1.05A2.495 2.495 0 0 1 2 11.5Zm10.5-1h-8a1 1 0 0 0-1 1v6.708A2.486 2.486 0 0 1 4.5 9h8ZM5 12.25a.25.25 0 0 1 .25-.25h3.5a.25.25 0 0 1 .25.25v3.25a.25.25 0 0 1-.4.2l-1.45-1.087a.249.249 0 0 0-.3 0L5.4 15.7a.25.25 0 0 1-.4-.2Z"></path> </svg> <span data-view-component="true" class="text-normal"> PaddlePaddle /</span> PaddleOCR

PaddleOCR est un toolkit OCR léger et multilingue (100+ langues) conçu pour convertir documents PDF et images en données structurées exploitables par les LLM.

Open source Vision Outils

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 5 j

Same Question, Different Source, Different Answer: Auditing Source-Dependence in Medical Multi-Source RAG

Étude sur la dépendance aux sources dans les systèmes RAG multi-sources médicaux. Les auteurs montrent qu'un même système peut donner des réponses différentes selon la source récupérée, créant un angle d'évaluation manquant en NLP. Ils proposent TransplantQA (benchmark), HERO-QA (stratégie de récupération hiérarchique) et un juge structuré pour auditer les relations inter-sources sur une taxonomie validée.

RAG Évaluations Papers

SIG

HYP

arXiv cs.CL·il y a 5 j

OmniRetrieval: Unified Retrieval across Heterogeneous Knowledge Sources

OmniRetrieval est un framework qui unifie la récupération d'information sur des sources hétérogènes (texte non structuré, tables relationnelles, graphes de connaissances). Il traduit les requêtes en langage naturel en requêtes natives pour chaque source, testé sur 13 datasets et 309 bases de connaissances.

RAG Recherche vectorielle Papers

SIG

HYP

arXiv cs.AI·il y a 5 j

Indexing the Unreadable: LLM-Native Recursive Construction and Search of Service Taxonomies

A2X est un système de découverte de services pour agents LLM qui organise automatiquement les services en taxonomie hiérarchique. Il résout le problème du contexte limité en parcourant la hiérarchie couche par couche, réduisant les tokens de 89% tout en gagnant 6,2 points de Hit Rate vs. concaténation complète et +20 points vs. embeddings.

Agents IA MCP RAG

SIG

HYP

arXiv cs.AI·il y a 5 j

CoHyDE: Iterative Co-Training of LLM Rewriter & Dense Encoder for Tool Retrieval

CoHyDE entraîne itérativement un encodeur dense et un réécriture LLM pour améliorer la récupération d'outils dans les catalogues API. Sur ToolBench (~10k outils), trois rounds gagnent +2.5 pp NDCG@5 sur requêtes standard et +6.3 pp sur requêtes vagues, contre les baselines mono-composant.

Agents IA RAG Embeddings

SIG

HYP

arXiv cs.AI·il y a 5 j

Better Later Than Sooner: Neuro-Symbolic Knowledge Graph Construction via Ontology-grounded Post-extraction Correction

Framework neuro-symbolique pour construire des graphes de connaissances (KG) corrigés post-extraction selon des contraintes ontologiques. Combine extraction ouverte, canonicalization par embedding, et correction LLM ciblée des violations. Réduit les appels LLM et améliore la cohérence du KG pour le QA multi-hop et les opérations symboliques (agrégation, énumération).

RAG Raisonnement Embeddings

SIG

HYP

RAG — actualité IA · Signal IA