RAG / 检索增强生成

OpenDecoder: Open Large Language Model Decoding to Incorporate Document Quality in RAG

OpenDecoder: 开源大型语言模型解码以纳入文档质量在RAG中

Fengran Mo, Zhan Su, Yuchen Hui, Jinghan Zhang, Jia Ao Sun, Zheyuan Liu, Chao Zhang, Tetsuya Sakai, Jian-Yun Nie

机构 * Clemson University（克莱姆森大学） ； University of Notre Dame（诺特丹大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Waseda University（早稻田大学） 纠错

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

AI总结 OpenDecoder通过整合文档质量评估提升RAG模型的鲁棒性，利用相关性、排序和QPP评分优化生成过程。

Comments Accepted by ACM WWW 2026

Orchestrating Specialized Agents for Trustworthy Enterprise RAG

协调专用代理以实现可信的企业RAG

Xincheng You, Qi Sun, Neha Bora, Huayi Li, Shubham Goel, Kang Li, Sean Culatana

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

AI总结 ADORE通过结构化记忆库和迭代协调机制，提升企业RAG在高风险决策中的可追溯性和证据完整性。

What Should I Cite? A RAG Benchmark for Academic Citation Prediction

我应该引用什么？一个用于学术引用预测的RAG基准

Leqi Zheng, Jiajun Zhang, Canzhi Chen, Chaokun Wang, Hongwei Li, Yuying Li, Yaoxin Mao, Shannan Yan, Zixin Song, Zhiyuan Feng, Zhaolu Kang, Zirong Chen, Hang Zhang, Qiang Liu, Liang Wang, Ziyang Liu

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

AI总结 CiteRAG提出一个用于学术引用预测的RAG基准，通过多层次检索策略和生成器，评估大型语言模型在引用预测中的性能。

Journal ref WWW 2026

Challenges for Generative AI in Legal Reasoning

生成AI在法律推理中的挑战

Eljas Linna, Tuula Linna

机构 * Tampere University（塔尔库大学） ； University of Helsinki（赫尔辛基大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了生成AI在法律推理中的关键挑战，分析了现有AI技术在处理法律问题中的局限性，并提出分阶段采用技术以提升法律推理的严谨性。