RAG / 检索增强生成

HKRAG: Holistic Knowledge Retrieval-Augmented Generation Over Visually-Rich Documents

HKRAG：面向视觉丰富文档的综合知识检索增强生成

Anyang Tong, Xiang Niu, ZhiPing Liu, Chang Tian, Yanyan Wei, Zenglin Shi, Meng Wang

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；knowledge retrieval(title,abstract)；RAG(abstract)；retriever(abstract)

AI总结 HKRAG通过综合检索和生成机制，提升视觉丰富文档中显著与细节知识的检索与生成能力。

Large Language Model Aided Birt-Hogg-Dube Syndrome Diagnosis with Multimodal Retrieval-Augmented Generation

基于多模态检索增强生成的大型语言模型辅助Birt-Hogg-Dube综合征诊断

Haoqing Li, Jun Shi, Xianmeng Chen, Qiwei Jia, Rui Wang, Wei Wei, Hong An, Xiaowen Hu

机构 * School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Department of Pulmonary and Critical Care Medicine（呼吸与危重症医学科） ； Center for Diagnosis and Management of Rare Diseases（罕见病诊断与管理中心） ； the First Affiliated Hospital of USTC（USTC第一附属医院） ； Division of Life Sciences and Medicine（生命科学与医学系） ； USTC ； WanNan Medical College（皖南医学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract)；retriever(abstract)

AI总结 本研究提出BHD-RAG框架，通过整合多模态检索增强生成与领域专业知识，提升Birt-Hogg-Dube综合征的CT影像诊断准确性。

HyperbolicRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Hyperbolic Representations

HyperbolicRAG: 通过双曲表示增强检索增强生成

Linxiao Cao, Ruitao Wang, Jindong Li, Zhipeng Zhou, Menglin Yang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 HyperbolicRAG通过整合双曲几何提升基于图的检索增强生成，以更准确地捕捉语义和层次结构关系。

Comments 12 pages

$\text{R}^2\text{R}$: A Route-to-Rerank Post-Training Framework for Multi-Domain Decoder-Only Rerankers

R²R：多领域解码器-only重排序框架的路由到重排序后训练方法

Xinyu Wang, Hanwei Wu, Qingchen Hu, Zhenghan Tai, Jingrui Tian, Lei Ding, Jijun Chi, Hailin He, Tung Sum Thomas Kwok, Yufei Cui, Sicheng Lyu, Muzhi Li, Mingze Li, Xinyue Yu, Ling Zhou, Peng Lu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Manitoba（曼尼托巴大学） ； Mila ； CUHK（中国科技大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； CG Matrix（CG矩阵） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 R²R通过动态专家路由和两阶段训练策略，提升多领域解码器重排序器的领域适应能力与跨领域鲁棒性。

Comments 13 pages, including 3 figures and 3 tables

Memory Self-Regeneration: Uncovering Hidden Knowledge in Unlearned Models

记忆自我再生：在未学习模型中揭示隐藏知识

Agnieszka Polowczyk, Alicja Polowczyk, Joanna Waczyńska, Piotr Borycki, Przemysław Spurek

机构 * Silesian University of Technology（谢勒斯大学技术学院） ； Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究所） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出记忆自我再生任务和MemoRa策略，旨在解决模型遗忘难题，通过增强知识检索的鲁棒性提升反学习效果。