RAG / 检索增强生成

PlanSightRAG: A Visual-First Multimodal RAG for Automating Question Answering and Compliance Checking for Civil Standard Plans

PlanSightRAG：面向民用标准图纸的自动化问答与合规检查的视觉优先多模态检索增强生成模型

Nabaraj Subedi, Shuvo Dip Datta, Ahmed Abdelaty, Shivanand Venkanna Sheshappanavar

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,summary_cn)；retriever(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 针对民用标准图纸的OCR自动化方法会丢失关键几何信息，本文提出视觉优先多模态RAG框架PlanSightRAG，整合多向量检索与智能体架构，构建基准数据集并验证其在检索、合规检查任务上的性能，还实现了自主视觉规则 grounding。

Comments 32 pages, 9 figures, 25 tables. Preprint submitted to Automation in Construction

Recurrence Meets Transformers for Universal Multimodal Retrieval

循环机制与Transformer结合的通用多模态检索模型

Davide Caffagni, Sara Sarto, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara

机构 * Department of Education and Humanities, University of Modena and Reggio Emilia（教育与人文学院, Modena and Reggio Emilia大学） 纠错

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

AI总结 本文提出结合循环机制与Transformer的统一多模态检索模型ReT-2，其支持多模态查询，在M2KR等基准上达最优性能，推理更快、内存占用更低，还可提升下游任务表现。

Comments TPAMI 2026

PUMA: Post-Hoc Sparsification of Universal Multimodal Embeddings for Efficient Retrieval

PUMA：用于高效检索的通用多模态嵌入的事后稀疏化

Matteo Attimonelli, Alessandro De Bellis, Franco Maria Nardini, Claudio Pomo, Cosimo Rulli, Rossano Venturini, Tommaso Di Noia

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

AI总结 针对通用多模态嵌入的高存储与推理成本问题，提出无需微调主干网络的PUMA稀疏自编码器方案，在五个基准上验证其可实现8-16倍存储压缩与最高25倍检索加速，且多数数据集性能与密集检索相当或更优。