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官方账号arXiv cs.AI@Rajat Sainju, Dariusz Jarosz, Hairong Shang, Michael Prince, Ryan M. Aydelott, Mathew J. Cherukara, Yine Sun, Michael D. Borland
推荐理由：APS团队搞了个能检索几十年知识库的RAG系统，把BM25的63.8%准确率提到了70.3%。交叉编码器是关键，去掉掉32.8%得分。科学设施运维AI神助攻，代码和基准都开源了。
APS-RAG
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7月28日
12:19
APS-RAG是部署在先进光子源（APS）的检索增强生成平台，融合了密集、稀疏和知识图谱三个检索通道，并引入纠正性代理循环与MCP工具层。它在50道题的APS-Bench评估中，完整Agentic GraphRAG版本达到70.3%的严格关键点召回率，超过BM25基线63.8%。移除交叉编码器重排序器后召回率下降32.8%，表明其对答案质量贡献显著。开源和闭源LLM的最终答案合成性能也被对比。该平台及其评估方法已开源，可迁移到其他大型科学仪器。