query generation

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RESEARCHarXiv CS.CL·vor 21T

PQR: A Framework to Generate Diverse and Realistic User Queries that Elicit QA Agent Failures

Dieses Papier stellt PQR vor, ein Framework zur Generierung vielfältiger und realistischer Benutzeranfragen, die Fehler in LLM-basierten QA-Agenten hervorrufen, und geht damit über bestehende Methoden hinaus, die sich hauptsächlich auf adversariale Benutzer konzentrieren. PQR arbeitet mit iterativen Abfrage- und Prompt-Verfeinerungsmodulen, um realistische Testszenarien zu erstellen, die die Schwachstellen von Agenten aufdecken.

LLMs QA agents failure detection query generation

RESEARCHarXiv CS.CL·vor 15T

RAS: Reflection-Augmented Scaling with In-Context Learning for Executable Cypher Query Generation

Die Studie stellt Reflection-Augmented Scaling (RAS) für die Generierung ausführbarer Cypher-Abfragen vor, das Ausführungsfeedback durch In-Context Learning nutzt. RAS reduziert die Fehlerquote bei der Abfrageausführung um 41-50 % und übertrifft unabhängige Skalierungsmethoden.

language models graph databases query generation in-context learning

RESEARCHarXiv CS.CL·5/8/2026

Generating Query-Focused Summarization Datasets from Query-Free Summarization Datasets

Dieses Papier schlägt ein evidenzbasiertes Modell vor, um Abfragen aus abfragefreien Zusammenfassungsdatensätzen zu generieren und so die Herausforderung geeigneter Datensätze für die abfragefokussierte Zusammenfassung (QFS) anzugehen. Experimente zeigen, dass Zusammenfassungen, die mit diesen evidenzbasierten Abfragen generiert wurden, wettbewerbsfähige ROUGE-Werte erreichen, was ihre Wirksamkeit für die QFS-Aufgabe unterstützt.

query generation Natural Language Processing datasets summarization