RAG / 检索增强生成

MUST-RAG: MUSical Text Question Answering with Retrieval Augmented Generation

MUST-RAG: 基于检索增强生成的音乐文本问答

Daeyong Kwon, SeungHeon Doh, Juhan Nam

机构 * Graduate School of Culture Technology, KAIST, South Korea（文化科技研究生院，韩国釜山科学技术院） 纠错

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

AI总结 MUST-RAG通过引入音乐专用数据库和检索增强生成技术，提升通用语言模型在音乐问答任务中的表现。

Comments This is an earlier version of the paper - ArtistMus: A Globally Diverse, Artist-Centric Benchmark for Retrieval-Augmented Music Question Answering. The latest version is available at: (arXiv:2512.05430)

Grounding Long-Context Reasoning with Contextual Normalization for Retrieval-Augmented Generation

通过上下文归一化增强长上下文推理用于检索增强生成

Jiamin Chen, Yuchen Li, Xinyu Ma, Xinran Chen, Xiaokun Zhang, Shuaiqiang Wang, Chen Ma, Dawei Yin

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 通过上下文归一化策略提升RAG在长上下文推理中的鲁棒性和稳定性

Bridging Relevance and Reasoning: Rationale Distillation in Retrieval-Augmented Generation

弥合相关性与推理：检索增强生成中的推理蒸馏

Pengyue Jia, Derong Xu, Xiaopeng Li, Zhaocheng Du, Xiangyang Li, Yichao Wang, Yuhao Wang, Qidong Liu, Maolin Wang, Huifeng Guo, Ruiming Tang, Xiangyu Zhao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 RADIO通过推理提取和基于推理的对齐方法，弥合检索增强生成中重排器与生成器之间的相关性差距。

Comments Accepted to ACL 25 Findings

LLMs are Biased Evaluators But Not Biased for Retrieval Augmented Generation

LLMs是偏向评估者但不偏向检索增强生成

Yen-Shan Chen, Jing Jin, Peng-Ting Kuo, Chao-Wei Huang, Yun-Nung Chen

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

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

AI总结 研究发现LLM在RAG框架中无自我偏好，但事实准确性显著影响输出。

Comments 15 pages, 14 tables, 5 figures Accepted to ACL Findings 2025

OpenFOAMGPT: a RAG-Augmented LLM Agent for OpenFOAM-Based Computational Fluid Dynamics

OpenFOAMGPT：一种基于检索增强生成的LLM代理，用于基于OpenFOAM的计算流体力学

Sandeep Pandey, Ran Xu, Wenkang Wang, Xu Chu

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

AI总结 OpenFOAMGPT是一种基于检索增强生成的LLM代理，用于优化OpenFOAM的CFD模拟，通过高效处理复杂任务提升工程应用效率。

Refine Medical Diagnosis Using Generation Augmented Retrieval and Clinical Practice Guidelines

通过生成增强检索和临床实践指南提升医学诊断

Wenhao Li, Hongkuan Zhang, Hongwei Zhang, Zhengxu Li, Zengjie Dong, Yafan Chen, Niranjan Bidargaddi, Hong Liu

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

AI总结 本研究提出GARMLE-G框架，通过生成增强检索和临床指南整合，提升医学诊断的准确性和临床实用性。

Journal ref Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI) 2025

LSRP: A Leader-Subordinate Retrieval Framework for Privacy-Preserving Cloud-Device Collaboration

LSRP: 一种用于隐私保护云-设备协作的领导者-下属检索框架

Yingyi Zhang, Pengyue Jia, Xianneng Li, Derong Xu, Maolin Wang, Yichao Wang, Zhaocheng Du, Huifeng Guo, Yong Liu, Ruiming Tang, Xiangyu Zhao

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

AI总结 LSRP通过领导者-下属检索框架提升云-设备协作的隐私保护性能，增强云模型与设备模型的协同能力。

Comments Accepted at KDD'25

DMRetriever: A Family of Models for Improved Text Retrieval in Disaster Management

DMRetriever：一种改进灾害管理文本检索的模型家族

Kai Yin, Xiangjue Dong, Chengkai Liu, Allen Lin, Lingfeng Shi, Ali Mostafavi, James Caverlee

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 DMRetriever是一种专为灾害管理设计的高效文本检索模型，通过三阶段框架提升检索性能，实现多意图下的最佳表现。

DataGovBench: Benchmarking LLM Agents for Real-World Data Governance Workflows

DataGovBench: 为现实世界数据治理工作流程评估LLM代理

Zhou Liu, Zhaoyang Han, Guochen Yan, Hao Liang, Bohan Zeng, Xing Chen, Yuanfeng Song, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 DataGovBench通过150种现实任务评估LLM代理在数据治理中的表现，提出DataGovAgent框架提升复杂任务性能和调试效率。

Comments Equal contribution: Zhou Liu and Zhaoyang Han. Corresponding authors: Yuanfeng Song and Wentao Zhang