Improving Access to Historical Archives with Real-time RAG-based Systems

• 类型：arxiv
• 标识：2607.03440
• 链接：http://arxiv.org/abs/2607.03440v1
• 主分类：rag
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：This work presents an end-to-end archival processing and retrieval framework that integrates large language models (LLMs) into the archival pipeline and demonstrates that integrating LLMs with established document processing and retrieval pipelines can elevate digital libraries from static repositories to interactive, semantically searchable archival systems.
• OpenAlex ID：W7167588519
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.03440
• DOI：10.48550/arxiv.2607.03440
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.03440
• OpenAlex更新：2026-07-19
• 待LLM分类：否
• 标题中文：基于实时 RAG 系统提升历史档案的可访问性
• TLDR中文：该工作提出了一个端到端的档案处理与检索框架，将大语言模型（LLM）集成到档案流程中，并证明将 LLM 与成熟的文档处理与检索流程相结合，可将数字图书馆从静态存储库提升为可交互、可语义检索的档案系统。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-07-rag-retrieval-reranking-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]