RAG / 检索增强生成

PoultryTalk: A Multi-modal Retrieval-Augmented Generation (RAG) System for Intelligent Poultry Management and Decision Support

PoultryTalk: 一种用于智能家禽管理与决策支持的多模态检索增强生成（RAG）系统

Kapalik Khanal, Biswash Khatiwada, Stephen Afrifa, Ranjan Sapkota, Sanjay Shah, Frank Bai, Ramesh Bahadur Bist

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

AI总结 PoultryTalk是一种多模态RAG系统，通过文本和图像交互为家禽管理提供实时专家指导，实现了高准确率和用户满意度。

RouteRAG: Efficient Retrieval-Augmented Generation from Text and Graph via Reinforcement Learning

RouteRAG: 通过强化学习实现文本和图的高效检索增强生成

Yucan Guo, Miao Su, Saiping Guan, Zihao Sun, Xiaolong Jin, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * CAS Key Laboratory of Network Data Science and Technology, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 RouteRAG通过强化学习实现文本和图的高效混合检索增强生成，提升多轮推理和复杂任务的适应性与效率。

SEAL: Speech Embedding Alignment Learning for Speech Large Language Model with Retrieval-Augmented Generation

SEAL：用于带有检索增强生成的语音大语言模型的语音嵌入对齐学习

Chunyu Sun, Bingyu Liu, Zhichao Cui, Junhan Shi, Anbin Qi, Tian-hao Zhang, Dinghao Zhou, Lewei Lu

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） 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 SEAL通过统一的语音和文本嵌入框架，提升语音大语言模型的检索效率与准确性，减少延迟并增强多模态检索能力。

Detecting Hallucinations in Graph Retrieval-Augmented Generation via Attention Patterns and Semantic Alignment

通过注意力模式和语义对齐检测图检索增强生成中的幻觉

Shanghao Li, Jinda Han, Yibo Wang, Yuanjie Zhu, Zihe Song, Langzhou He, Kenan Kamel A Alghythee, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出通过注意力模式和语义对齐检测GraphRAG中的幻觉，开发了轻量级检测器GGA，提升了系统可靠性。

Noise-Robust Abstractive Compression in Retrieval-Augmented Language Models

在检索增强语言模型中实现抗噪的抽象压缩

Singon Kim

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

AI总结 本文提出ACoRN方法，通过细粒度文档分类和离线数据增强提升检索增强语言模型中抗噪的抽象压缩性能，实验表明其在保持答案准确性的同时提升了评估指标。

Comments Master's thesis, Korea University, 2025

Llama-based source code vulnerability detection: Prompt engineering vs Fine tuning

基于Llama的源代码漏洞检测：提示工程与微调

Dyna Soumhane Ouchebara, Stéphane Dupont

机构 * University of Mons（蒙斯大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了基于Llama模型的源代码漏洞检测方法，比较了提示工程与微调技术的效果，提出双微调方法并评估其性能。

Comments 20 pages, Accepted at ESORICS 2025

Knowledge-Augmented Large Language Model Agents for Explainable Financial Decision-Making

基于知识增强的大语言模型代理的可解释金融决策方法

Qingyuan Zhang, Yuxi Wang, Cancan Hua, Yulin Huang, Ning Lyu

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

AI总结 本文提出基于知识增强的大语言模型代理，通过整合外部知识检索、语义表示和推理生成，提升金融决策的可解释性和准确性。