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AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-02-17 至 2026-02-17 共收录 28 信号源:cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 检索器与排序 19 篇

2505.07671 2026-02-17 cs.CL cs.AI cs.IR 87%

Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Chemistry

基于化学领域的检索增强生成基准测试

Xianrui Zhong, Bowen Jin, Siru Ouyang, Yanzhen Shen, Qiao Jin, Yin Fang, Zhiyong Lu, Jiawei Han

机构 * Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校Siebel计算与数据科学学院) National Library of Medicine, National Institutes of Health(美国国立卫生研究院国家医学图书馆)

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

AI总结 本文提出ChemRAG-Bench和Toolkit,用于评估RAG在化学领域的有效性,并展示RAG在化学任务中比直接推理方法有17.4%的性能提升。

Comments Accepted to COLM 2025

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2602.10833 2026-02-17 cs.IR cs.AI cs.CL cs.LG 85%

Training-Induced Bias Toward LLM-Generated Content in Dense Retrieval

训练诱导的对LLM生成内容的偏好在密集检索中的表现

William Xion, Wolfgang Nejdl

机构 * L3S Research Center, Hannover, Germany(汉诺威德国L3S研究中心)

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

AI总结 本研究发现,密集检索中的来源偏见是训练过程诱导的,而非固有属性,通过实验揭示了不同微调策略对检索结果的影响。

Comments Accepted at ECIR 2026

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2601.09982 2026-02-17 cs.CL cs.AI 84%

Context Volume Drives Performance: Tackling Domain Shift in Extremely Low-Resource Translation via RAG

上下文体积驱动性能:通过RAG解决极低资源翻译中的领域偏移

David Samuel Setiawan, Raphaël Merx, Jey Han Lau

机构 * The University of Melbourne(墨尔本大学)

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

AI总结 通过RAG方法,利用检索增强生成技术,在极低资源翻译中有效缓解领域偏移问题,恢复性能损失。

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2602.14374 2026-02-17 cs.CR cs.AI cs.CL 84%

Differentially Private Retrieval-Augmented Generation

差分隐私增强的检索增强生成

Tingting Tang, James Flemings, Yongqin Wang, Murali Annavaram

机构 * University of Southern California(南加州大学)

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

AI总结 DP-KSA 是一种整合差分隐私的检索增强生成算法,通过关键词增强减少隐私风险并保持实用性。

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2602.13571 2026-02-17 cs.CL cs.AI 84%

LLM-Confidence Reranker: A Training-Free Approach for Enhancing Retrieval-Augmented Generation Systems

LLM-Confidence Reranker: 一种无需训练的增强检索增强生成系统的方法

Zhipeng Song, Xiangyu Kong, Xinrui Bao, Yizhi Zhou, Jiulong Jiao, Sitong Liu, Yuhang Zhou, Heng Qi

机构 * organization= School of Computer Science Technology, Dalian University of Technology , addressline= No.2 Linggong Road, Ganjingzi District , city= Dalian , postcode= 116024 , country= China organization= School of Information Engineering, Liaodong University , addressline= No.116 Linjiang Back Street, Zhenan District , city= Dandong , postcode= 118001 , country= China organization= School of Information Engineering, Dalian Ocean University , addressline= No. 2-52, Heishijiao Street, Shahekou District , city= Dalian , postcode= 116023 , country= China organization= Information Technology Center, Qinghai University , addressline= 251 Ningda Road, Chengbei District , city= Xining , postcode= 810016 , country= China organization= School of Electronic Information Engineering, Liaoning Technical University , addressline= 188 Longwan South Street, Sijiatun District , city= Huludao , postcode= 125105 , country= China organization= School of Artificial Intelligence, Tianjin Normal University , addressline= 393 Binshui West Road, Xiqing District , city= Tianjin , postcode= 300387 , country= China organization= Tencent (Dalian Northern Interactive Entertainment Technology Co., Ltd.) , addressline= 21/F, Tencent Building, No. 26 Jingxian St, Ganjingzi District , city= Dalian , postcode= 116085 , country= China

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

AI总结 LLM-Confidence Reranker通过利用LLM置信度信号,无需训练提升检索增强生成系统的排序效果,有效减少幻觉问题。

Comments Published by ESWA

Journal ref Expert Systems with Applications. (2026) 131627

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2602.14470 2026-02-17 cs.CL 83%

HyperRAG: Reasoning N-ary Facts over Hypergraphs for Retrieval Augmented Generation

HyperRAG:基于超图的n元事实推理用于检索增强生成

Wen-Sheng Lien, Yu-Kai Chan, Hao-Lung Hsiao, Bo-Kai Ruan, Meng-Fen Chiang, Chien-An Chen, Yi-Ren Yeh, Hong-Han Shuai

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University(国立阳明交通大学) National Kaohsiung Normal University(国立高雄师范大学) Institute for Clarity in Documentation(文档清晰研究所) Inria Paris-Rocquencourt(巴黎-勒克努尔研究所) Rajiv Gandhi University(拉贾·甘地大学) Tsinghua University(清华大学) Palmer Research Laboratories(帕勒尔研究实验室)

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

AI总结 HyperRAG通过n元超图推理提升检索增强生成的准确性与效率

Comments Accepted by The ACM Web Conference 2026 (WWW '26)

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2601.12991 2026-02-17 cs.HC cs.CL 83%

RAGExplorer: A Visual Analytics System for the Comparative Diagnosis of RAG Systems

RAGExplorer: 一种用于RAG系统比较诊断的可视化分析系统

Haoyu Tian, Yingchaojie Feng, Zhen Wen, Haoxuan Li, Minfeng Zhu, Wei Chen

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University(CAD与CG国家重点实验室,浙江大学) School of Computing, National University of Singapore(computing学院,新加坡国立大学) Zhejiang University(浙江大学)

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

AI总结 RAGExplorer是一种用于RAG系统比较诊断的可视化分析系统,通过宏观到微观的工作流程帮助开发者理解性能权衡并优化设计。

Comments 11 pages, 7 figures. Accepted to IEEE TVCG (PacificVis 2026)

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2509.23519 2026-02-17 cs.CR cs.AI 83%

ReliabilityRAG: Effective and Provably Robust Defense for RAG-based Web-Search

ReliabilityRAG: 有效且可证明的防御方法用于基于检索的Web搜索

Zeyu Shen, Basileal Imana, Tong Wu, Chong Xiang, Prateek Mittal, Aleksandra Korolova

机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) Princeton University(普林斯顿大学) Center for Information Technology Policy(信息政策中心) Department of Electrical and Computer Engineering(电气与计算机工程系) NVIDIA(英伟达)

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

AI总结 ReliabilityRAG通过利用文档可靠性信息,提供更有效且可证明鲁棒的防御方法,以增强基于检索的Web搜索系统对对抗攻击的抵御能力。

Comments Accepted to NeurIPS 2025

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2602.13229 2026-02-17 cs.NI 82%

Pocket RAG: On-Device RAG for First Aid Guidance in Offline Mobile Environment

口袋RAG:面向离线移动环境的设备端RAG用于急救指导

Dong Ho Kang, Hyunjoon Lee, Hyeonjeong Cha, Minkyu Choi, Sungsoo Lim

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

AI总结 本研究提出了一种轻量级移动RAG系统,用于在无网络环境下提供可靠的急救指导,实现了高准确率和快速响应。

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2602.14170 2026-02-17 eess.SP 78%

Explainable Interictal Epileptiform Discharge Detection Method Based on Scalp EEG and Retrieval-Augmented Generation

基于头皮 EEG 和检索增强生成的可解释性癫痫发作前放电检测方法

Yu Zhu, Jiayang Guo, Jun Jiang, Peipei Gu, Xin Shu, Duo Chen

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

AI总结 本文提出了一种基于头皮 EEG 和检索增强生成的可解释性癫痫发作前放电检测方法,通过双编码器和对比学习提升诊断性能和临床可解释性。

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2601.15518 2026-02-17 cs.IR cs.CL cs.LG 73%

DS@GT at TREC TOT 2025: Bridging Vague Recollection with Fusion Retrieval and Learned Reranking

DS@GT在TREC TOT 2025中:通过融合检索与学习重排序弥合模糊回忆

Wenxin Zhou, Ritesh Mehta, Anthony Miyaguchi

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

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

AI总结 DS@GT在TREC TOT 2025中结合混合检索与学习重排序,通过融合检索方法提升模糊回忆任务的检索效果。

Comments Paper submitted to TREC 2025 (34th Text REtrieval Conference)

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2602.15013 2026-02-17 cs.CL 70%

Text Style Transfer with Parameter-efficient LLM Finetuning and Round-trip Translation

基于参数高效LLM微调和往返翻译的文本风格迁移

Ruoxi Liu, Philipp Koehn

机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

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

AI总结 本文提出基于参数高效LLM微调和往返翻译的文本风格迁移方法,通过合成平行语料库提升风格迁移效果,并结合RAG增强术语和名称知识的鲁棒性与一致性。

Comments 9 pages, 5 figures, 4 tables

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2602.14922 2026-02-17 cs.AI cs.SE 70%

ReusStdFlow: A Standardized Reusability Framework for Dynamic Workflow Construction in Agentic AI

ReusStdFlow:一种面向代理AI动态工作流构建的标准可重用框架

Gaoyang Zhang, Shanghong Zou, Yafang Wang, He Zhang, Ruohua Xu, Feng Zhao

机构 * Accenture Information Technology, SGITG(Accenture信息科技公司) Kexin Technology, CNPIEC(科新科技公司)

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

AI总结 ReusStdFlow通过提取-存储-构建范式,实现企业代理AI中动态工作流的标准化可重用框架,提升工作流构建的准确率与效率。

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2602.13639 2026-02-17 cs.AI cs.MA 70%

Guided Collaboration in Heterogeneous LLM-Based Multi-Agent Systems via Entropy-Based Understanding Assessment and Experience Retrieval

通过基于熵的理解评估和经验检索实现异构大语言模型多智能体系统的引导协作

Linlin Wang, Tianqing Zhu, Laiqiao Qin, Longxiang Gao, Wanlei Zhou

机构 * Faculty of Data Science, City University of Macau(数据科学学院,澳门城市大学) Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)(计算能力网络与信息安全重点实验室,教育部,山东计算机科学中心,齐鲁工业大学(山东科学院)) Shandong Provincial Key Laboratory of Computing Power Internet and Service Computing, Shandong Fundamental Research Center for Computer Science(山东省计算能力互联网与服务计算重点实验室,山东省计算机科学基础研究中心)

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

AI总结 本文提出基于熵的理解评估和经验检索的引导协作框架,通过自适应引导和RAG机制提升异构多智能体系统的协作效果和稳定性。

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2602.13783 2026-02-17 cs.LG 67%

MEMTS: Internalizing Domain Knowledge via Parameterized Memory for Retrieval-Free Domain Adaptation of Time Series Foundation Models

MEMTS: 通过参数化内存内化领域知识以实现时间序列基础模型的无检索领域适应

Xiaoyun Yu, Li fan, Xiangfei Qiu, Nanqing Dong, Yonggui Huang, Honggang Qi, Geguang Pu, Wanli Ouyang, Xi Chen, Jilin Hu

机构 * East China Normal University(东华师范大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Peking University(北京大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

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

AI总结 MEMTS通过参数化内存内化领域知识,实现时间序列基础模型的无检索领域适应,提升实时流处理效率。

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2601.02744 2026-02-17 cs.CL 57%

SYNAPSE: Empowering LLM Agents with Episodic-Semantic Memory via Spreading Activation

SYNAPSE:通过扩散激活实现LLM代理的片段语义记忆

Hanqi Jiang, Junhao Chen, Yi Pan, Ling Chen, Weihang You, Yifan Zhou, Ruidong Zhang, Andrea Sikora, Lin Zhao, Yohannes Abate, Tianming Liu

机构 * School of Computing, University of Georgia(佐治亚大学计算机学院) Department of Biosystems Engineering and Soil Science, University of Tennessee(田纳西大学生物系统工程与土壤科学系) Department of Biomedical Informatics, University of Colorado School of Medicine(科罗拉多医学院生物医学信息学系) Department of Biomedical Engineering, New Jersey Institute of Technology(新泽西理工学院生物医学工程系) Department of Physics and Astronomy, The University of Georgia(佐治亚大学物理与天文学系)

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

AI总结 SYNAPSE通过动态图与扩散激活机制,提升LLM在复杂时间序列和多跳推理任务中的性能,解决上下文隧道问题。

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2602.13665 2026-02-17 cs.AI 57%

HyFunc: Accelerating LLM-based Function Calls for Agentic AI through Hybrid-Model Cascade and Dynamic Templating

HyFunc: 通过混合模型级联和动态模板加速基于LLM的功能调用以实现代理AI

Weibin Liao, Jian-guang Lou, Haoyi Xiong

机构 * Peking University(北京大学) Microsoft Corporation(微软公司)

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

AI总结 HyFunc通过混合模型级联和动态模板技术,高效解决代理AI中功能调用的冗余问题,实现低延迟和高性能。

Comments Accepted by KDD'26

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2602.13244 2026-02-17 cs.CY cs.AI 57%

Responsible AI in Business

商业中的负责任人工智能

Stephan Sandfuchs, Diako Farooghi, Janis Mohr, Sarah Grewe, Markus Lemmen, Jörg Frochte

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

AI总结 本文探讨中小企业在商业中实施负责任人工智能的框架,涵盖法律合规、透明性、可持续性和数据主权四个核心领域,提出治理、文档和实施路线图等关键步骤。

Comments 33 pages

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2602.13418 2026-02-17 cs.LG 50%

Text Has Curvature

文本具有曲率

Karish Grover, Hanqing Zeng, Yinglong Xia, Christos Faloutsos, Geoffrey J. Gordon

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Meta

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

AI总结 本文提出Texture,一种文本原生的词级曲率信号,通过定义和应用曲率检测与利用,建立文本曲率范式,提升长上下文推断和生成性能。

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2. 长文档RAG 2 篇

2602.13890 2026-02-17 cs.CL 83%

Evaluating Prompt Engineering Techniques for RAG in Small Language Models: A Multi-Hop QA Approach

评估用于RAG的提示工程技术在小型语言模型中的表现:一种多跳问答方法

Amir Hossein Mohammadi, Ali Moeinian, Zahra Razavizade, Afsaneh Fatemi, Reza Ramezani

专题命中 长文档RAG :RAG(title,abstract);retrieval augmented generation(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文通过评估24种提示模板,发现优化RAG在小型语言模型上的表现提升显著,为资源受限环境下的RAG系统提供实用建议。

Comments 32 Pages, Submitted to Journal of Computing and Security

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2602.14219 2026-02-17 cs.CR 50%

The Agent Economy: A Blockchain-Based Foundation for Autonomous AI Agents

智能体经济:一种基于区块链的自主AI智能体基础

Minghui Xu

专题命中 长文档RAG :RAG(abstract)

AI总结 本文提出基于区块链的智能体经济框架,通过五层架构实现自主AI智能体的经济自主性,解决身份、认知、经济和治理等核心问题。

Comments 17 pages, 2 figure

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3. 多模态RAG 4 篇

2507.16713 2026-02-17 cs.RO cs.AI cs.CL 73%

A Pragmatist Robot: Learning to Plan Tasks by Experiencing the Real World

务实型机器人:通过体验现实世界学习任务规划

Kaixian Qu, Guowei Lan, René Zurbrügg, Changan Chen, Christopher E. Mower, Haitham Bou-Ammar, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zürich(瑞士联邦理工学院机器人系统实验室) ETH AI Center, ETH Zürich(瑞士联邦理工学院人工智能中心) Huawei Noah’s Ark Lab, London, UK(华为诺亚实验室,伦敦,英国) UCL Centre for AI, London, UK(伦敦大学学院人工智能中心)

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

AI总结 PragmaBot 通过现实世界经验学习任务规划,利用 STM 自我反思和 RAG 提高任务成功率

Comments Accepted to RA-L

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2507.19666 2026-02-17 cs.CL 70%

RoD-TAL: A Benchmark for Answering Questions in Romanian Driving License Exams

RoD-TAL:罗马尼亚驾照考试问答的基准测试

Andrei Vlad Man, Răzvan-Alexandru Smădu, Cristian-George Craciun, Dumitru-Clementin Cercel, Florin Pop, Mihaela-Claudia Cercel

机构 * National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucharest, Faculty of Automatic Control and Computers(波兰技术大学布加勒斯特分校) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) National Institute for Research & Development in Informatics - ICI Bucharest(信息研究所-布加勒斯特) Paris 1 Panthéon-Sorbonne University(巴黎1大学) University of Bucharest(布加勒斯特大学)

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

AI总结 RoD-TAL是一个用于评估大型语言模型和视觉语言模型在罗马尼亚驾照法律问答中性能的多模态基准数据集,通过文本和图像问答任务验证了领域微调和推理优化对考试通过率的影响。

Comments 41 pages, 30 figures, Accepted by the Findings of EACL 2026

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2505.14462 2026-02-17 cs.CV cs.CL 70%

RAVENEA: A Benchmark for Multimodal Retrieval-Augmented Visual Culture Understanding

RAVENEA:多模态检索增强视觉文化理解的基准

Jiaang Li, Yifei Yuan, Wenyan Li, Mohammad Aliannejadi, Daniel Hershcovich, Anders Søgaard, Ivan Vulić, Wenxuan Zhang, Paul Pu Liang, Yang Deng, Serge Belongie

机构 * University of Copenhagen(哥本哈根大学) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) University of Amsterdam(阿姆斯特丹大学) University of Cambridge(剑桥大学) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学) Singapore Management University(新加坡管理大学)

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

AI总结 RAVENEA通过多模态检索增强方法提升视觉文化理解,验证了文化注释对多模态检索和下游任务的增强效果,并揭示了不同国家间性能差异。

Comments ICLR 2026; Project page: https://jiaangli.github.io/ravenea/

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2602.13345 2026-02-17 cs.LG cs.IR cs.MA 57%

BLUEPRINT Rebuilding a Legacy: Multimodal Retrieval for Complex Engineering Drawings and Documents

BLUEPRINT 重筑遗产:面向复杂工程图纸和文档的多模态检索

Ethan Seefried, Ran Eldegaway, Sanjay Das, Nathaniel Blanchard, Tirthankar Ghosal

机构 * Oak Ridge National Laboratory(橡树岭国家实验室) Colorado State University(科罗拉多州立大学)

专题命中 多模态RAG :dense retrieval(abstract);分类 cs.IR

AI总结 Blueprint通过布局感知的多模态检索系统,提升对复杂工程图纸和文档的自动化检索能力,实现结构化元数据生成与跨设施搜索效率提升。

Comments 20 pages 8 main + 12 appendix + references

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4. RAG评测 3 篇

2512.05430 2026-02-17 cs.CL cs.AI cs.IR cs.LG 75%

ArtistMus: A Globally Diverse, Artist-Centric Benchmark for Retrieval-Augmented Music Question Answering

ArtistMus: 一个全球多样、以艺术家为中心的基准,用于检索增强的音乐问答

Daeyong Kwon, SeungHeon Doh, Juhan Nam

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

AI总结 ArtistMus提出一个全球多样、以艺术家为中心的基准,通过检索增强生成技术提升音乐问答的准确性和上下文推理能力。

Comments Accepted to LREC 2026. This work is an evolution of our earlier preprint arXiv:2507.23334

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2602.13868 2026-02-17 cs.NI cs.IR 70%

Agentic Assistant for 6G: Turn-based Conversations for AI-RAN Hierarchical Co-Management

6G代理助手:基于回合的对话用于AI-RAN分层协同管理

Udhaya Srinivasan, Weisi Guo

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

AI总结 本文提出了一种基于回合的对话助手,用于AI-RAN的分层协同管理,通过三层架构实现高效网络管理和降低运营成本。

Comments submitted to IEEE conference

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2602.14955 2026-02-17 cs.CL cs.SE 57%

Tool-Aware Planning in Contact Center AI: Evaluating LLMs through Lineage-Guided Query Decomposition

接触中心AI中的工具感知规划:通过 lineage 引导的查询分解评估LLMs

Varun Nathan, Shreyas Guha, Ayush Kumar

专题命中 RAG评测 :RAG(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出接触中心AI中的工具感知规划框架,通过lineage引导查询分解评估LLMs,揭示工具理解的不足及简计划的优势。

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