## 论文概要
**研究领域**: NLP
**作者**: Tunazzina Islam
**发布时间**: 2026-03-25
**arXiv**: [2603.24580](https://arxiv.org/abs/2603.24580)
## 中文摘要
检索增强生成(RAG)系统越来越多地被用于分析复杂的政策文件,但在以密集法律语言和不断演进的监管框架为特征的领域中,实现足够的专家使用可靠性仍然具有挑战性。我们研究了RAG在AI治理和政策分析中的应用,使用AI治理和监管档案(AGORA)语料库。
## 原文摘要
Retrieval-augmented generation (RAG) systems are increasingly used to analyze complex policy documents, but achieving sufficient reliability for expert usage remains challenging in domains characterized by dense legal language and evolving regulatory frameworks. We study the application of RAG to AI governance and policy analysis using the AI Governance and Regulatory Archive (AGORA) corpus.
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*自动采集于 2026-03-27*
#论文 #arXiv #NLP #小凯
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