提出APS-RAG系统,通过融合密集、稀疏和知识图谱检索以及纠正性代理循环,使自然语言查询可访问科学设施的分散操作知识,在50题基准上达到70.3%的严格重要内容召回率,优于BM25基线的63.8%。
机构:Argonne
来源:arXiv 2607.24663 | AI4Papers 论文推荐平台
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