RAG / 检索增强生成

Attributing Response to Context: A Jensen-Shannon Divergence Driven Mechanistic Study of Context Attribution in Retrieval-Augmented Generation

基于Jensen-Shannon散度的响应归因研究：一种驱动上下文归因的机理研究

Ruizhe Li, Chen Chen, Yuchen Hu, Yanjun Gao, Xi Wang, Emine Yilmaz

机构 * University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Colorado Anschutz Medical Campus（科罗拉多大学安舒兹医学校区） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Jensen-Shannon散度的ARC-JSD方法，实现高效准确的上下文归因，提升RAG模型的性能和效率。

Comments Accepted at ICLR 2026; Best Paper Award at COLM 2025 XLLM-Reason-Plan Workshop; Accepted at NeurIPS 2025 Mechanistic Interpretability Workshop

A Multimodal Manufacturing Safety Chatbot: Knowledge Base Design, Benchmark Development, and Evaluation of Multiple RAG Approaches

多模态制造安全聊天机器人：知识库设计、基准开发及多种RAG方法的评估

Ryan Singh, Austin Hamilton, Amanda White, Michael Wise, Ibrahim Yousif, Arthur Carvalho, Zhe Shan, Reza Abrisham Baf, Mohammad Mayyas, Lora A. Cavuoto, Fadel M. Megahed

机构 * Farmer School of Business, Miami University（Miami大学农业商学院） ； Department of Computer Science and Software Engineering, Miami University（Miami大学计算机科学与软件工程系） ； Department of Engineering Technology, Miami University（Miami大学工程技术系） ； Department of Mechanical and Manufacturing Engineering, Miami University（Miami大学机械与制造工程系） ； Department of Industrial and Systems Engineering, University at Buffalo（University at Buffalo工业与系统工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多模态制造安全聊天机器人，通过RAG方法实现高准确率、低延迟和低成本的安全培训，展示了其在工业5.0环境中的应用价值。

Comments 25 pages, 5 figures