Inteligencia Artificial jurídica y el desafío de la veracidad: análisis de alucinaciones, optimización de RAG y principios para una integración responsable
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Dantart, Alex |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Más contexto no es mejor. Paradoja de la dilución vectorial en RAG corporativos
von: Dantart, Alex
Veröffentlicht: (2025)
von: Dantart, Alex
Veröffentlicht: (2025)
Gobernanza y trazabilidad "a prueba de AI Act" para casos de uso legales: un marco técnico-jurídico, métricas forenses y evidencias auditables
von: Dantart, Alex
Veröffentlicht: (2025)
von: Dantart, Alex
Veröffentlicht: (2025)
Topo-RAG: Topology-aware retrieval for hybrid text-table documents
von: Dantart, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dantart, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reliability by design: quantifying and eliminating fabrication risk in LLMs. From generative to consultative AI: a comparative analysis in the legal domain and lessons for high-stakes knowledge bases
von: Dantart, Alex
Veröffentlicht: (2026)
von: Dantart, Alex
Veröffentlicht: (2026)
Estudio de la eficiencia en la escalabilidad de GPUs para el entrenamiento de Inteligencia Artificial
von: Cortes, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cortes, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inteligencia Artificial para la conservación y uso sostenible de la biodiversidad, una visión desde Colombia (Artificial Intelligence for conservation and sustainable use of biodiversity, a view from Colombia)
von: Cañas, Juan Sebastián, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cañas, Juan Sebastián, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Estrategia Pedagógica para la adopción de la Inteligencia Artificial en la IBERO
von: Universidad Iberoamericana, Ciudad de México
Veröffentlicht: (2025)
von: Universidad Iberoamericana, Ciudad de México
Veröffentlicht: (2025)
Real Sparks of Artificial Intelligence and the Importance of Inner Interpretability
von: Grzankowski, Alex
Veröffentlicht: (2024)
von: Grzankowski, Alex
Veröffentlicht: (2024)
SMAIS: Inteligência Artificial para Serviços Municipalizados de Água e Saneamento
von: Peres, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Peres, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Validating Pharmacogenomics Generative Artificial Intelligence Query Prompts Using Retrieval-Augmented Generation (RAG)
von: Rector, Ashley, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rector, Ashley, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RAG-Anything: All-in-One RAG Framework
von: Guo, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deepchecks: Evaluating Retrieval-Augmented Generation (RAG)
von: Gerner, Assaf, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gerner, Assaf, et al.
Veröffentlicht: (2026)
NodeRAG: Structuring Graph-based RAG with Heterogeneous Nodes
von: Xu, Tianyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Tianyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
REBot: From RAG to CatRAG with Semantic Enrichment and Graph Routing
von: Ma, Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The unification process of databases of categories from all Specific Artificial Intelligences for Artificial Research by Application
von: García Pedraza, Rubén
Veröffentlicht: (2025)
von: García Pedraza, Rubén
Veröffentlicht: (2025)
Driving-RAG: Driving Scenarios Embedding, Search, and RAG Applications
von: Chang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revisiting RAG Ensemble: A Theoretical and Mechanistic Analysis of Multi-RAG System Collaboration
von: Chen, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
E^2GraphRAG: Streamlining Graph-based RAG for High Efficiency and Effectiveness
von: Zhao, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CARE-RAG - Clinical Assessment and Reasoning in RAG
von: Potluri, Deepthi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Potluri, Deepthi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Lightweight Relevance Grader in RAG
von: Jeong, Taehee
Veröffentlicht: (2025)
von: Jeong, Taehee
Veröffentlicht: (2025)
Toward Agentic RAG for Ukrainian
von: Sumyk, Marta, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sumyk, Marta, et al.
Veröffentlicht: (2026)
RAG4ITOps: A Supervised Fine-Tunable and Comprehensive RAG Framework for IT Operations and Maintenance
von: Zhang, Tianyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Tianyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FB-RAG: Improving RAG with Forward and Backward Lookup
von: Chawla, Kushal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chawla, Kushal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DMQR-RAG: Diverse Multi-Query Rewriting for RAG
von: Li, Zhicong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zhicong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SCOUT-RAG: Scalable and Cost-Efficient Unifying Traversal for Agentic Graph-RAG over Distributed Domains
von: Li, Longkun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Longkun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Do We Still Need GraphRAG? Benchmarking RAG and GraphRAG for Agentic Search Systems
von: Fan, Dongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fan, Dongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MODE: Mixture of Document Experts for RAG
von: Anand, Rahul
Veröffentlicht: (2025)
von: Anand, Rahul
Veröffentlicht: (2025)
SuperRAG: Beyond RAG with Layout-Aware Graph Modeling
von: Yang, Jeff, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Jeff, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stop-RAG: Value-Based Retrieval Control for Iterative RAG
von: Park, Jaewan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Jaewan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From RAG to Agentic RAG for Faithful Islamic Question Answering
von: Bhatia, Gagan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bhatia, Gagan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
HugRAG: Hierarchical Causal Knowledge Graph Design for RAG
von: Wang, Nengbo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Nengbo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
M-RAG: Making RAG Faster, Stronger, and More Efficient
von: Xu, Sun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Sun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
KeyKnowledgeRAG (K^2RAG): An Enhanced RAG method for improved LLM question-answering capabilities
von: Markondapatnaikuni, Hruday, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Markondapatnaikuni, Hruday, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RAG-Stack: Co-Optimizing RAG Quality and Performance From the Vector Database Perspective
von: Jiang, Wenqi
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Wenqi
Veröffentlicht: (2025)
Don't Lag, RAG: Training-Free Adversarial Detection Using RAG
von: Kazoom, Roie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kazoom, Roie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HF-RAG: Hierarchical Fusion-based RAG with Multiple Sources and Rankers
von: Santra, Payel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Santra, Payel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PA-RAG: RAG Alignment via Multi-Perspective Preference Optimization
von: Wu, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Query Decomposition for RAG: Balancing Exploration-Exploitation
von: Petcu, Roxana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Petcu, Roxana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DMA: Online RAG Alignment with Human Feedback
von: Bai, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bai, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Empowering GraphRAG with Knowledge Filtering and Integration
von: Guo, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Más contexto no es mejor. Paradoja de la dilución vectorial en RAG corporativos
von: Dantart, Alex
Veröffentlicht: (2025) -
Gobernanza y trazabilidad "a prueba de AI Act" para casos de uso legales: un marco técnico-jurídico, métricas forenses y evidencias auditables
von: Dantart, Alex
Veröffentlicht: (2025) -
Topo-RAG: Topology-aware retrieval for hybrid text-table documents
von: Dantart, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Reliability by design: quantifying and eliminating fabrication risk in LLMs. From generative to consultative AI: a comparative analysis in the legal domain and lessons for high-stakes knowledge bases
von: Dantart, Alex
Veröffentlicht: (2026) -
Estudio de la eficiencia en la escalabilidad de GPUs para el entrenamiento de Inteligencia Artificial
von: Cortes, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)