RAG / 检索增强生成

PolyUQuest: Verifiable Structure-Aware Web RAG over Heterogeneous Graphs

PolyUQuest：基于异构图的可验证结构感知网络检索增强生成

Ying Liu, Yi Ye, Quanyu Feng, Mingxi Ye, Mingtao Zhang, Haoyang Li, Chen Jason Zhang, Qing Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有RAG系统不足，提出基于异构图的PolyUQuest框架。通过双层路由器分配查询到三种检索模式，答案可验证。在PolyU官网等评估中，该框架在多方面优于现有系统，还提供交互式界面，准备部署为学生问答服务。

Comments Accepted at CIKM 2026 Demo Track

SchemaRouter: Field-Aware Tool Routing for Efficient Heterogeneous Agentic RAG

SchemaRouter：面向高效异构智能体检索增强生成的字段感知工具路由

Yong-eun Cho

机构 * KailosLab（凯洛斯实验室） 纠错

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

AI总结 SchemaRouter是轻量级字段感知工具路由层，通过模式图实现工具与字段的精准选择，在材料科学基准中，其效率、准确率、工具精确率等表现优于基线，还能提供来源与许可信息。

Comments 13 pages, 4 figures, 6 tables. Code, benchmark, and fixtures: this https URL (https://github.com/JDeun/SchemaRouter_research)

The Laws of Context Allocation: Causal Measurement and Closed-Loop Orchestration in Generative Search

上下文分配定律：生成式搜索中的因果测量与闭环编排

Peiyang Liu, Xi Wang, Di Liang, Wei Ye

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学国家软件工程研究中心） ； Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 该研究针对RAG的证据利用测量与上下文预算分配瓶颈，提出因果留一法探针与闭环次模调度器，实现组合召回率提升16.7-20.5个百分点，确立顺序反馈驱动编排为生成式搜索的范式。

Evaluating Inference-Time Defenses Against Package Hallucination in LLM-Generated Code

评估针对大语言模型生成代码中包幻觉的推理时防御措施

Alberick Euraste Djire, Iyiola E. Olatunji, Melissa Tessa, Earl T. Barr, Jacques Klein, Tegawendé F. Bissyandé

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

AI总结 本文针对LLM生成代码的包幻觉问题，修正了评估方法，评估了七种推理时防御措施，提出包效用指标，发现对抗提示下RAG与Self-Refine表现更优，明确防御需匹配威胁模型与效用。

Comments Accepted ASE 2026

Development and Feasibility Evaluation of an Edge AI as Medical Device System for Breast Cancer Multidisciplinary Team Meetings

用于乳腺癌多学科团队会议的边缘人工智能医疗设备系统的开发与可行性评估

Aarzoo Dhiman, Farzana Haque, Kartikae Grover, Lydia Brian Smith, William Stephen Jones

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

AI总结 该研究开发了基于边缘AI的乳腺癌MDT会议系统，利用开源ASR、LLM和RAG实现设备上运行，经评估其ASR与RAG性能优异，证明了该系统的可行性。

IDP AutoOpt: Agent-Driven Optimization of Document Processing Pipeline Configurations

IDP AutoOpt：智能文档处理流水线配置的智能体驱动优化

David Kaleko, Sergey Ivanov, Md Mofijul Islam

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 IDP AutoOpt是自主LLM智能体，通过闭环流程优化IDP流水线配置，在多领域任务上性能优于人类专家且成本更低，还可扩展至RAG等其他企业AI系统。

Beyond Two Bytes per Letter: Tokenization Overhead in Cyrillic AI Systems

超越每个字母两字节：西里尔字母AI系统中的分词开销

Ivan Dobrovolskyi

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究量化了多语言分词器对西里尔字母语言的分词开销，评估了LLMLingua-2、平衡字节级BPE等缓解策略，指出训练数据分配是开销成因且可在两阶段缓解。

Execution-Anchored Hallucination Calibration Reranking for Verilog Code Generation

面向Verilog代码生成的执行锚定幻觉校准重排序

Guang Yang, Xing Hu, Xiang Chen, Terry Yue Zhuo, Xin Xia

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究针对LLM生成Verilog代码时的性能问题，提出EAHC重排序框架，通过双通道架构融合执行与推理信号，解决现有方法的域迁移差和推理幻觉问题。

LLM-Driven Cost-Effective Requirements Change Impact Analysis

基于大语言模型的低成本需求变更影响分析

Romina Etezadi, Sallam Abualhaija, Chetan Arora, Lionel Briand

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出ProReFiCIA方法，利用大语言模型自动识别需求变更影响，实验显示其在未见过的工业数据集上召回率达85.7%，且成本低，仅需审查3%的需求。

Comments 33 pages, 4 figures

CAIA in Practice: Field Evaluation of an AI-Assisted Support System for Text-Based Online Counselling

CAIA实践：AI辅助文本在线咨询支持系统的实地评估

Philipp Steigerwald, Nico Bienlein, Jennifer Burghardt, Mara Stieler, Robert Lehmann, Jens Albrecht

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

AI总结 该研究通过实地评估验证了协同设计的AI辅助文本在线咨询工具CAIA，其7个LLM驱动功能经检索增强生成优化，获34名专业咨询师广泛采用，核心是保障专业自主权与信息准确性，助力心理咨询实践。

Comments Accepted at IEEE ICTAI 2025