RAG / 检索增强生成

Chunking, Retrieval, and Re-ranking: An Empirical Evaluation of RAG Architectures for Policy Document Question Answering

分块、检索与重排序：RAG架构在政策文件问答中的实证评估

Anuj Maharjan, Umesh Yadav

机构 * Computer Science (EECS) University of Toledo Toledo, OH, USA 纠错

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

AI总结 本文通过实证评估，比较了RAG架构在政策文件问答中的有效性，发现Advanced RAG在忠实度上表现更优，但文档分段限制影响多步骤推理。

GRITHopper: Decomposition-Free Multi-Hop Dense Retrieval

GRITHopper：无分解多跳密集检索

Justus-Jonas Erker, Nils Reimers, Iryna Gurevych

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

AI总结 GRITHopper-7B通过结合生成和表示指令微调，提出了一种无分解多跳密集检索模型，实现了在分布内和分布外基准上的最佳性能。

Comments Accepted at EACL 2026 Main Conference

Securing LLM-as-a-Service for Small Businesses: An Industry Case Study of a Distributed Chatbot Deployment Platform

为中小企业保障LLM即服务的安全性：一个分布式聊天机器人部署平台的行业案例研究

Jiazhu Xie, Bowen Li, Heyu Fu, Chong Gao, Ziqi Xu, Fengling Han

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

AI总结 本文提出一个开源多租户平台，帮助中小企业低成本安全部署定制LLM聊天机器人，通过分布式集群和加密网络实现资源池化与隔离，同时集成防提示注入攻击机制。

Comments Accepted by AISC 2026

Journal ref Australasian Information Security Conference 2026

ExDR: Explanation-driven Dynamic Retrieval Enhancement for Multimodal Fake News Detection

ExDR：基于解释的动态检索增强多模态虚假新闻检测

Guoxuan Ding, Yuqing Li, Ziyan Zhou, Zheng Lin, Daren Zha, Jiangnan Li

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； WeChat AI, Tencent（微信AI，腾讯） 纠错

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

AI总结 ExDR通过基于解释的动态检索增强生成框架，提升多模态虚假新闻检测的准确性和泛化能力。

Comments 11 pages, 3 figures, 7 tables

Virtual Traffic Police: Large Language Model-Augmented Traffic Signal Control for Unforeseen Incidents

虚拟交通警察：基于大语言模型的交通信号控制用于突发事件

Shiqi Wei, Qiqing Wang, Kaidi Yang

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, National University of Singapore（环境与土木工程系，新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于大语言模型的交通信号控制框架，通过虚拟交通警察代理实时调整信号控制器参数，提升应对突发事件的效率和可靠性。

Towards Reliable Medical LLMs: Benchmarking and Enhancing Confidence Estimation of Large Language Models in Medical Consultation

迈向可靠的医疗大语言模型：在真实医疗咨询中评估和增强大语言模型信心估计的基准测试

Zhiyao Ren, Yibing Zhan, Siyuan Liang, Guozheng Ma, Baosheng Yu, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MedConf框架，通过证据引导的语言自评估方法，在医疗咨询中提升大语言模型的信心估计精度与可靠性。

Multi-event Video-Text Retrieval

多事件视频-文本检索

Gengyuan Zhang, Jisen Ren, Jindong Gu, Volker Tresp

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多事件视频-文本检索任务，设计Me-Retriever模型，通过关键事件表示和新损失函数提升视频-文本检索性能。

Comments [fixed typos in equations] accepted to ICCV2023 Poster; some figures are not supported when viewed online, please download the file and view locally

Cognitive AI framework 2.0: advances in the simulation of human thought

认知AI框架2.0：人类思维模拟的进展

Rommel Salas-Guerra

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

AI总结 认知AI框架2.0通过统一的记忆架构和受控的知识更新，提升人机交互的个性化与适应性，解决可扩展性、偏见缓解和伦理合规等挑战。

Reliability by design: quantifying and eliminating fabrication risk in LLMs. From generative to consultative AI: a comparative analysis in the legal domain and lessons for high-stakes knowledge bases

可靠性设计：量化并消除大语言模型中的制造风险。从生成式到咨询式AI：法律领域中的比较分析及对高风险知识库的启示

Alex Dantart

机构 * Humanizing Internet 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过减少幻觉提升大语言模型在法律领域的可靠性，引入两种可靠性指标，并展示先进的 RAG 系统有效降低伪造事实率。

Domain-Specific Knowledge Graphs in RAG-Enhanced Healthcare LLMs

在增强医疗LLM中的领域特定知识图谱

Sydney Anuyah, Mehedi Mahmud Kaushik, Hao Dai, Rakesh Shiradkar, Arjan Durresi, Sunandan Chakraborty

机构 * Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering, Indiana University, Indianapolis, IN, USA（信息学、计算与工程学院，印第安纳大学，印第安纳波利斯，IN，USA） ； School of Medicine, Indiana University, Indianapolis, IN, USA（医学学院，印第安纳大学，印第安纳波利斯，IN，USA） ； Department of Biomedical Engineering and Informatics, Indiana University, Indianapolis, IN, USA（生物医学工程与信息学系，印第安纳大学，印第安纳波利斯，IN，USA） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究探讨了在医疗LLM中利用领域特定知识图谱提升检索增强生成的效果，发现精准匹配的图谱检索优于随意联合，且模型大小和温度对性能影响各异。

TeleMem: Building Long-Term and Multimodal Memory for Agentic AI

TeleMem: 构建面向代理AI的长期和多模态记忆

Chunliang Chen, Ming Guan, Xiao Lin, Jiaxu Li, Luxi Lin, Qiyi Wang, Xiangyu Chen, Jixiang Luo, Changzhi Sun, Dell Zhang, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 TeleMem通过统一的长期和多模态记忆系统，提升代理AI在长对话和多模态任务中的表现，实现更高的准确率、更低的令牌使用和更快的操作速度。

MiRAGE: A Multiagent Framework for Generating Multimodal Multihop Question-Answer Dataset for RAG Evaluation

MiRAGE：一种多智能体框架，用于生成多模态多跳问题-答案数据集以评估RAG系统

Chandan Kumar Sahu, Premith Kumar Chilukuri, Matthew Hetrich

机构 * ABB Inc（ABB公司） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 MiRAGE通过多智能体框架生成多模态多跳问题-答案数据集，提升RAG系统评估的准确性和复杂性。

Comments 12 pages, 2 figures, Submitted to ACL

Hallucination Mitigating for Medical Report Generation

缓解医疗报告生成中的幻觉

Ruoqing Zhao, Runze Xia, Piji Li

机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence（信息产业部模式分析与机器智能重点实验室） ； The Key Laboratory of Brain-Machine Intelligence Technology, Ministry of Education（教育部脑机智能技术重点实验室） 纠错

专题命中 RAG评测 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 KERM框架通过知识检索、净化模块和细粒度奖励，有效缓解医疗报告生成中的幻觉问题，提升报告质量。