MAGE-RAG: Multigranular Adaptive Graph Evidence for Agentic Multimodal RAG in Long-Document QA

• 类型：arxiv
• 标识：2606.15906
• 链接：http://arxiv.org/abs/2606.15906v1
• 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 paper proposes MAGE-RAG, a multigranular adaptive graph evidence framework for long-document multimodal QA, and establishes a unified comparison and analysis protocol covering Direct MLLM, Text RAG, Page-level Visual RAG, and Graph/Agentic RAG.
• OpenAlex ID：W7164885274
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2606.15906
• DOI：10.48550/arxiv.2606.15906
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2606.15906
• OpenAlex更新：2026-07-19
• 副分类：multimodal
• 待LLM分类：否
• 标题中文：MAGE-RAG：面向长文档问答中 Agentic 多模态 RAG 的多粒度自适应图证据
• TLDR中文：本文提出 MAGE-RAG，一个面向长文档多模态问答的多粒度自适应图证据框架，并建立了涵盖 Direct MLLM、Text RAG、Page-level Visual RAG 与 Graph/Agentic RAG 的统一比较与分析协议。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-06-17-rag-retrieval-reranking-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]