RAG / 检索增强生成

DGRAG: Distributed Graph-based Retrieval-Augmented Generation in Edge-Cloud Systems

DGRAG：边缘-云计算系统中的分布式图驱动检索增强生成

Wenqing Zhou, Yuxuan Yan, Qianqian Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 DGRAG是一种面向边缘-云计算系统的分布式图驱动检索增强生成框架，通过边缘设备本地知识图和云端轻量级索引实现隐私保护和高效检索。

Learning Deep Tree-based Retriever for Efficient Recommendation: Theory and Method

学习高效的深度树结构检索器以提高推荐效率：理论与方法

Ze Liu, Jin Zhang, Chao Feng, Defu Lian, Jie Wang, Enhong Chen

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

AI总结 本文提出深度树结构检索器DTR，通过softmax多类分类和树采样方法提升推荐效率，理论和实验验证其有效性。

Epistemic Diversity and Knowledge Collapse in Large Language Models

知识多样性与大语言模型中的知识崩溃

Dustin Wright, Sarah Masud, Jared Moore, Srishti Yadav, Maria Antoniak, Peter Ebert Christensen, Chan Young Park, Isabelle Augenstein

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Aalborg University Copenhagen（奥胡斯大学哥本哈根分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德分校） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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 本研究通过评估大语言模型的知识多样性，发现模型大小影响多样性，RAG技术提升多样性，但文化背景影响显著，且国家特定信息更偏向英语。

Comments 16 pages; 8 figures, 4 tables; v2 changelog: Fixed the modeling for table 3, random effect is the model version; v3 changelog: Fixed minor formatting issues in tables 2 and 3; v4 changelog: Fixed some typos and model description; v5 changelog: Updated metadata; v6 changelog: Improved search baseline, writing revisions, added comparisons to semantic similarity only approaches

Harnessing Large Language Models for Precision Querying and Retrieval-Augmented Knowledge Extraction in Clinical Data Science

利用大语言模型实现临床数据科学中的精准查询与检索增强的知识提取

Juan Jose Rubio Jan, Jack Wu, Julia Ive

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 本研究利用大语言模型在临床数据科学中实现精准查询和检索增强的知识提取，通过实验验证其在结构化数据查询和非结构化文本信息提取中的有效性。

Comments 11 pages, 5 figures

Reducing Hallucinations in Language Model-based SPARQL Query Generation Using Post-Generation Memory Retrieval

通过生成后记忆检索减少基于语言模型的SPARQL查询生成中的幻觉

Aditya Sharma, Christopher J. Pal, Amal Zouaq

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究院） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能 chair） 纠错

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

AI总结 本文提出PGMR框架，通过生成后记忆检索减少语言模型生成SPARQL查询时的URI幻觉，提升查询准确性和系统鲁棒性。

UI Remix: Supporting UI Design Through Interactive Example Retrieval and Remixing

UI Remix：通过交互式示例检索与混搭支持 UI 设计

Junling Wang, Hongyi Lan, Xiaotian Su, Mustafa Doga Dogan, April Yi Wang

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

AI总结 UI Remix 通过交互式示例检索与混搭，帮助终端用户更高效地进行移动UI设计，提升设计可控性与信任度。

Comments Accepted at the 31st International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI 2026)