RAG / 检索增强生成

Retrieval Augmented Generation of Literature-derived Polymer Knowledge: The Example of a Biodegradable Polymer Expert System

文献衍生聚合物知识的检索增强生成：生物降解聚合物专家系统的例子

Sonakshi Gupta, Akhlak Mahmood, Wei Xiong, Rampi Ramprasad

机构 * School of Computational Science and Engineering（计算科学与工程学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Matmerize, Inc.（Matmerize公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于检索增强生成的聚合物知识系统，通过构建结构化知识图谱和语义向量方法，提升生物降解聚合物领域的文献检索与推理能力。

PRoH: Dynamic Planning and Reasoning over Knowledge Hypergraphs for Retrieval-Augmented Generation

PRoH：基于知识超图的动态规划与推理用于检索增强生成

Xiangjun Zai, Xingyu Tan, Xiaoyang Wang, Qing Liu, Xiwei Xu, Wenjie Zhang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 PRoH通过动态规划与推理知识超图框架，提升检索增强生成任务中多跳问答的性能和鲁棒性。

Comments Accepted by The Web Conference 2026 (WWW, 2026)

Retrieval Collapses When AI Pollutes the Web

当AI污染网络时检索崩溃

Hongyeon Yu, Dongchan Kim, Young-Bum Kim

机构 * NAVER Corp.（NAVER公司） 纠错

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

AI总结 研究发现AI生成内容污染导致检索系统崩溃，需引入检索意识策略以防止质量下降。

Comments 4 pages, Proceedings of The Web Conference 2026 (WWW '26)

GENESIS: A Generative Model of Episodic-Semantic Interaction

GENESIS：一种生成式事件-语义交互模型

Marco D'Alessandro, Leo D'Amato, Mikel Elkano, Mikel Uriz, Giovanni Pezzulo

机构 * Institute of Cognitive Sciences and Technologies, National Research Council（认知科学与技术研究所，国家研究理事会） 纠错

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

AI总结 GENESIS模型通过整合语义和事件记忆的生成式系统，揭示了记忆作为主动、构造性和资源受限过程的原理性机制。

Comments 18 pages, 6 figures

Large Language Models for Water Distribution Systems Modeling and Decision-Making

大型语言模型在水分配系统建模与决策中的应用

Yinon Goldshtein, Gal Perelman, Assaf Schuster, Avi Ostfeld

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LLM-EPANET框架，利用大型语言模型实现与EPANET的自然语言交互，提升水分配系统建模与决策的效率和透明度。

Comments Accepted to EWRI Congress 2025

Retrieval-Augmented Foundation Models for Matched Molecular Pair Transformations to Recapitulate Medicinal Chemistry Intuition

基于检索增强的基础模型进行匹配分子对变换以重现药物化学直觉

Bo Pan, Peter Zhiping Zhang, Hao-Wei Pang, Alex Zhu, Xiang Yu, Liying Zhang, Liang Zhao

机构 * Department of Computer Science, Emory University（计算机科学系，埃默里大学） ； Merck & Co., Inc.（默克公司） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)

AI总结 本文提出MMPT-RAG框架，通过检索增强的方法生成多样化的分子变换，提升药物化学中的可控性和新颖性。

DataCube: A Video Retrieval Platform via Natural Language Semantic Profiling

DataCube: 通过自然语言语义分析实现的视频检索平台

Yiming Ju, Hanyu Zhao, Quanyue Ma, Donglin Hao, Chengwei Wu, Ming Li, Songjing Wang, Tengfei Pan

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 DataCube通过自然语言语义分析实现视频检索，提供高效的视频处理和多维检索功能。

Comments This paper is under review for the IJCAI-ECAI 2026 Demonstrations Track

Evolutionary Context Search for Automated Skill Acquisition

进化上下文搜索用于自动化技能获取

Qi Sun, Stefan Nielsen, Rio Yokota, Yujin Tang

机构 * Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学研究院） 纠错

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

AI总结 进化上下文搜索通过进化方法发现非显而易见的上下文配对，显著提升模型性能，为自动化技能获取提供高效替代方案。

MultiCube-RAG for Multi-hop Question Answering

多跳问答的MultiCube-RAG

Jimeng Shi, Wei Hu, Runchu Tian, Bowen Jin, Wonbin Kweon, SeongKu Kang, Yunfan Kang, Dingqi Ye, Sizhe Zhou, Shaowen Wang, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Korea University（韩国大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 MultiCube-RAG通过多维立方体结构实现多跳问答的高效推理与检索，提升响应准确率并增强可解释性。

Comments 12 pages

P-RAG: Prompt-Enhanced Parametric RAG with LoRA and Selective CoT for Biomedical and Multi-Hop QA

P-RAG：结合LoRA和选择性CoT的增强型参数RAG

Xingda Lyu, Gongfu Lyu, Zitai Yan, Yuxin Jiang

专题命中 知识库问答 ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 P-RAG通过LoRA和选择性CoT提升生物医学问答的准确性和可扩展性。

Journal ref Proceedings of International Conference on Computing and Data Science Symposium: Application of Machine Learning in Engineering, 2025

Automated Extraction of Mechanical Constitutive Models from Scientific Literature using Large Language Models: Applications in Cultural Heritage Conservation

利用大语言模型自动化提取科学文献中的机械本构模型：应用于文化遗产保护

Rui Hu, Yue Wu, Tianhao Su, Yin Wang, Shunbo Hu, Jizhong Huang

专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本研究利用大语言模型自动化提取科学文献中的机械本构模型，应用于文化遗产保护，构建了结构化数据库并提高了数据处理效率。

A Multimodal Conversational Assistant for the Characterization of Agricultural Plots from Geospatial Open Data

一种多模态对话助手，用于从遥感开放数据中表征农业地块

Juan Cañada, Raúl Alonso, Julio Molleda, Fidel Díez

机构 * Dept. AI \& Data Analytics CTIC Technology Center Gijón, Spain ； Dept. IT CTIC Technology Center Gijón, Spain ； Eng. University of Oviedo Gijón, Spain ； Dept. R \& D CTIC Technology Center Gijón, Spain 纠错

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

AI总结 本研究提出一种多模态对话助手，通过自然语言交互整合遥感和农业数据，降低专业信息访问门槛，实现农业地块表征。

Comments Accepted at 2025 4th International Conference on Geographic Information and Remote Sensing Technology

Journal ref Proc. Int. Conf. GIRST 2025 (2025) 127-132

MMA: Multimodal Memory Agent

MMA：多模态记忆代理

Yihao Lu, Wanru Cheng, Zeyu Zhang, Hao Tang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract)

AI总结 MMA通过动态可靠性评分和冲突感知网络共识，提升多模态代理在长horizon任务中的记忆检索与决策能力，同时在多个基准测试中展现优越性能。

From Transcripts to AI Agents: Knowledge Extraction, RAG Integration, and Robust Evaluation of Conversational AI Assistants

从语音记录到AI代理：知识提取、RAG整合及对话式AI助手的鲁棒评估

Krittin Pachtrachai, Petmongkon Pornpichitsuwan, Wachiravit Modecrua, Touchapon Kraisingkorn

机构 * Amity Research and Application Center (ARAC)（阿米蒂研究与应用中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种端到端框架，通过历史通话记录构建和评估对话式AI助手，利用知识提取和RAG整合提升事实准确性和鲁棒性。

Comments 9 pages, 2 figures, 1 table

Campaign-2-PT-RAG: LLM-Guided Semantic Product Type Attribution for Scalable Campaign Ranking

Campaign-2-PT-RAG: LLM引导的语义产品类型归因用于可扩展的活动排名

Yiming Che, Mansi Ranjit Mane, Keerthi Gopalakrishnan, Parisa Kaghazgaran, Murali Mohana Krishna Dandu, Archana Venkatachalapathy, Sinduja Subramaniam, Yokila Arora, Evren Korpeoglu, Sushant Kumar, Kannan Achan

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

AI总结 Campaign-2-PT-RAG通过LLM解析活动内容并推断产品类型，生成高质量标签以提升电子商务活动排名优化

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Reranker Optimization via Geodesic Distances on k-NN Manifolds

通过k-NN流形上的测地距离实现重排序优化

Wen G. Gong

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

AI总结 Maniscope通过k-NN流形上的测地距离优化重排序，实现比基线方法更高的精度和更低的延迟，适用于实时RAG部署。

Comments 10 pages, 3 tables