Baidu02 3.35
Intelligent Multimodal Retrieval and Reasoning for Geospatial Knowledge Discovery on the I-GUIDE Platform
UIUC面向地理空间知识发现（数据集、地图、notebook、软件、论文及其溯源关系的异构检索），提出已部署的多模态地理空间 RAG 系统 I-GUIDE Smart Search：融合 OpenSearch 的关键词/向量/空间索引 + Neo4j 知识图谱 + 迭代式 RAG 流水线（记忆感知 query 增强、检索方法路由、相关性打分、grounded 生成、幻觉与相关性校验）。单 A100 部署支持约 100 并发、4.4 QPS、p50 约 25s（每 query 20–50 次 LLM 调用）。在 170 条人工筛选 query 基准上，证据覆盖与答案质量超过无检索与朴素 RAG 基线，精确标识、空间约束、简单推荐类 query 提升最明显。
INSIGHT价值在沉淀了一套可迁移的"空间 RAG"部署经验：检索方法路由（关键词 vs 向量 vs 空间）、图谱溯源、relevance grading、拒答感知评测、延迟-成本权衡。对社区搜索的启示是把 RAG 拆成"路由+分级+校验"的多段管线而不是单一向量召回，并正视每 query 多次 LLM 调用带来的 25s 级延迟——交互式场景必须在召回深度与延迟间显式取舍。知识图谱提供的 provenance 对可解释检索是加分项。
Yunfan Kang, Erick Li, Furqan Baig, Wei Hu, Alexander Michels, Anand Padmanabhan, Shaowen Wang
arXiv·2026-06-14·Relevance 3 · Novelty 3 · Practical 4 · Evidence 4 · Timely 3
USTC
Meituan