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RAGA 是一个由大语言模型驱动的自主智能体，通过“阅读-搜索-验证-构建”的认知循环构建知识图谱，并集成混合符号-向量检索以实现检索增强生成，在科学问答数据集上取得了实验性改进。
本文提出了一种利用2.5维分解的神经符号流水线，通过将垂直坐标计算卸载至确定性执行器，提高了基于大语言模型的空间构建准确性，在基准测试和边缘硬件上均实现了高精度。