Buchumschlag

Adapting to Non-Stationary Environments: Multi-Armed Bandit Enhanced Retrieval-Augmented Generation on Knowledge Graphs

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Tang, Xiaqiang, Li, Jian, Du, Nan, Xie, Sihong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Artificial Intelligence Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

MBA-RAG: a Bandit Approach for Adaptive Retrieval-Augmented Generation through Question Complexity
von: Tang, Xiaqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SSFO: Self-Supervised Faithfulness Optimization for Retrieval-Augmented Generation
von: Tang, Xiaqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CogniBench: A Legal-inspired Framework and Dataset for Assessing Cognitive Faithfulness of Large Language Models
von: Tang, Xiaqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowledge Graph-Guided Retrieval Augmented Generation
von: Zhu, Xiangrong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KERAG: Knowledge-Enhanced Retrieval-Augmented Generation for Advanced Question Answering
von: Sun, Yushi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Path Pooling: Training-Free Structure Enhancement for Efficient Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation
von: Wang, Hairu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowledge Pyramid Construction for Multi-Level Retrieval-Augmented Generation
von: Chen, Rubing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LFD: Layer Fused Decoding to Exploit External Knowledge in Retrieval-Augmented Generation
von: Sun, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Pilot Empirical Study on When and How to Use Knowledge Graphs as Retrieval Augmented Generation
von: Yuan, Xujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging Legal Knowledge and AI: Retrieval-Augmented Generation with Vector Stores, Knowledge Graphs, and Hierarchical Non-negative Matrix Factorization
von: Barron, Ryan C., et al.
Veröffentlicht: (2025)

M$^3$KG-RAG: Multi-hop Multimodal Knowledge Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation
von: Park, Hyeongcheol, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Less is More: Denoising Knowledge Graphs For Retrieval Augmented Generation
von: Zheng, Yilun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Think Parallax: Solving Multi-Hop Problems via Multi-View Knowledge-Graph-Based Retrieval-Augmented Generation
von: Liu, Jinliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Think-on-Graph 2.0: Deep and Faithful Large Language Model Reasoning with Knowledge-guided Retrieval Augmented Generation
von: Ma, Shengjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Chunks as Arms: Multi-Armed Bandit-Guided Sampling for Long-Context LLM Preference Optimization
von: Duan, Shaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Cross-Cultural Machine Translation with Retrieval-Augmented Generation from Multilingual Knowledge Graphs
von: Conia, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Retrieval-Augmented Generation with Hierarchical Knowledge
von: Huang, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DO-RAG: A Domain-Specific QA Framework Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation
von: Opoku, David Osei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RAGA: Reading-And-Graph-building-Agent for Autonomous Knowledge Graph Construction and Retrieval-Augmented Generation
von: Han, Chengrui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Toward Structured Knowledge Reasoning: Contrastive Retrieval-Augmented Generation on Experience
von: Gu, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Retrieval-Augmented Language Model for Extreme Multi-Label Knowledge Graph Link Prediction
von: Lin, Yu-Hsiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey on Knowledge-Oriented Retrieval-Augmented Generation
von: Cheng, Mingyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dialogue Benchmark Generation from Knowledge Graphs with Cost-Effective Retrieval-Augmented LLMs
von: Omar, Reham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Why Retrieval-Augmented Generation Fails: A Graph Perspective
von: Guo, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dehallucinating Parallel Context Extension for Retrieval-Augmented Generation
von: Ma, Zexiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

S-Path-RAG: Semantic-Aware Shortest-Path Retrieval Augmented Generation for Multi-Hop Knowledge Graph Question Answering
von: Fu, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Query-Aware Multi-Path Knowledge Graph Fusion Approach for Enhancing Retrieval-Augmented Generation in Large Language Models
von: Wei, Qikai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PSG-Nav: Probabilistic Scene Graph Navigation via Multiverse Decision Making
von: Chen, Rufeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based Retrieval-Augmented Generation for Design Space Exploration
von: Cao, Yukun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey
von: Peng, Boci, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multilingual Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive Task
von: Ranaldi, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MKRAG: Medical Knowledge Retrieval Augmented Generation for Medical Question Answering
von: Shi, Yucheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Causal Graphs Meet Thoughts: Enhancing Complex Reasoning in Graph-Augmented LLMs
von: Luo, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do Retrieval-Augmented Language Models Adapt to Varying User Needs?
von: Wu, Peilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KARPA: A Training-free Method of Adapting Knowledge Graph as References for Large Language Model's Reasoning Path Aggregation
von: Fang, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DuetRAG: Collaborative Retrieval-Augmented Generation
von: Jiao, Dian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SentGraph: Hierarchical Sentence Graph for Multi-hop Retrieval-Augmented Question Answering
von: Liang, Junli, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ReaRAG: Knowledge-guided Reasoning Enhances Factuality of Large Reasoning Models with Iterative Retrieval Augmented Generation
von: Lee, Zhicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Retrieval-Augmented Generation Systems for Intellectual Property via Synthetic Multi-Angle Fine-tuning
von: Ren, Runtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Weak-to-Strong GraphRAG: Aligning Weak Retrievers with Large Language Models for Graph-based Retrieval Augmented Generation
von: Zou, Deyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)