RAG / 检索增强生成

Experiments with Large Language Models on Retrieval-Augmented Generation for Closed-Source Simulation Software

在闭源仿真软件上使用检索增强生成进行大型语言模型实验

Andreas Baumann, Peter Eberhard

机构 * Institute of Engineering and Computational Mechanics, University of Stuttgart（工程与计算力学研究所，斯图加特大学） 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 本研究测试了RAG系统在闭源仿真软件Pasimodo中的表现，发现定制信息提供能显著提升响应质量，凸显了改进闭源仿真模型信息检索的重要性。

Comments 16 pages, 6 tables, 2 figures

Everything is Context: Agentic File System Abstraction for Context Engineering

一切皆为上下文：面向上下文工程的代理文件系统抽象

Xiwei Xu, Robert Mao, Quan Bai, Xuewu Gu, Yechao Li, Liming Zhu

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

AI总结 本文提出一种基于文件系统的上下文工程抽象，通过统一挂载、元数据和访问控制，实现可验证的上下文管理，支持可问责和以人类为中心的AI协作。

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VERIRAG: A Post-Retrieval Auditing of Scientific Study Summaries

VERIRAG：一种科学研究摘要的后检索审计

Shubham Mohole, Hongjun Choi, Shusen Liu, Christine Klymko, Shashank Kushwaha, Derek Shi, Wesam Sakla, Sainyam Galhotra, Ruben Glatt

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） ； University of Illinois Urbana‑Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 VERIRAG通过后检索审计框架检测科学摘要的方法学漏洞，提升宏F1值19个百分点，提供结构化审计轨迹支持负责任的科学实践。

Bita: A Conversational Assistant for Fairness Testing

Bita：一个用于公平性测试的对话助手

Keeryn Johnson, Cleyton Magalhaes, Ronnie de Souza Santos

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 Bita是一个基于大型语言模型的对话助手，旨在通过公平性视角帮助软件测试人员检测偏见、评估测试计划并生成公平性导向的测试章程，提供可重复的公平性测试解决方案。