arXiv cs.AI· Abdul Hannan Azad, Irvin Wang, Jiwan Jiang, Chenchen Kuai, Bofeng Cao, Keshu Wu, Yuzhou Wang, Xiaopeng Li, Yang Zhou·· 7 天前AI 评分32
GEMS-RAG：面向工程多模态标准的图接地检索增强生成框架
GEMS-RAG: Graph-grounded Engineering Multimodal Standards Retrieval-Augmented Generation
AI 导读
研究人员提出 GEMS-RAG 框架，通过分层解析、细粒度视觉实体提取与多模态知识图谱构建，解决工程标准中跨文本条款与图表的联合推理难题。该框架在推理时融合密集、稀疏与视觉检索并结合图扩展，将图表解构成与规范关联的视觉实体。在《统一交通控制设施手册》（MUTCD）评测中，其检索与问答表现均优于纯文本、多模态及图 RAG 基准。
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