RAG / 检索增强生成

HAGE: Harnessing Agentic Memory via RL-Driven Weighted Graph Evolution

HAGE: 通过RL驱动的加权图进化利用代理记忆

Dongming Jiang, Yi Li, Guanpeng Li, Qiannan Li, Bingzhe Li

机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida（佛罗里达大学电气与计算机工程系） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 HAGE提出了一种加权多关系记忆框架，通过RL驱动的训练框架优化路由行为和边表示，提升长周期推理准确性和效率。

Sentra-Guard: A Real-Time Multilingual Defense Against Adversarial LLM Prompts

Sentra-Guard：一种实时多语言对抗对抗性LLM提示的防御系统

Md. Mehedi Hasan, Sk Tanzir Mehedi, Ziaur Rahman, Rafid Mostafiz, Md. Abir Hossain

专题命中 向量检索 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Sentra-Guard通过混合架构和分类器-检索器融合模块，实时检测并缓解针对大语言模型的劫持和提示注入攻击，实现多语言鲁棒性与高检测率。

Comments 11 pages, 5 figures. Preprint version under review in the area of Artificial Intelligence (cs.AI)

Geometric Analysis of Self-Supervised Vision Representations for Semantic Image Retrieval

视觉语义图像检索中自监督表示的几何分析

Esteban Rodríguez-Betancourt, Edgar Casasola-Murillo

机构 * Universidad de Costa Rica（哥斯达黎加大学） 纠错

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 研究评估现代自监督学习方法在图像检索中的表现，发现高各向异性表示会损害基于分区和哈希的搜索性能，而更各向同性表示能提升语义检索效果。

Comments 8 pages, 3 figures, 7 tables

Matlas: A Semantic Search Engine for Mathematics

Matlas：数学语义搜索引擎

Haocheng Ju, Leheng Chen, Peihao Wu, Bryan Dai, Bin Dong

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心） ； IQuest Research（IQuest研究） ； Beijing International Center for Mathematical Research and the New Cornerstone Science Laboratory, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心和新基石科学实验室） ； Center for Machine Learning Research, Peking University（北京大学机器学习研究中心） ； Center for Intelligent Computing, Great Bay Institute for Advanced Study, Great Bay University（大亚湾先进研究所智能计算中心） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 向量检索 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 Matlas通过构建大规模数学语义库，实现数学陈述的高效检索，提升数学家定理检索效率并为AI系统提供数学知识基础。

Comments Web Service: https://matlas.ai/, API Docs: https://matlas.ai/docs

KScaNN: Scalable Approximate Nearest Neighbor Search on Kunpeng

KScaNN: 在鲲鹏架构上可扩展的近似最近邻搜索

Oleg Senkevich, Siyang Xu, Tianyi Jiang, Alexander Radionov, Jan Tabaszewski, Dmitriy Malyshev, Zijian Li, Daihao Xue, Licheng Yu, Weidi Zeng, Meiling Wang, Xin Yao, Siyu Huang, Gleb Neshchetkin, Qiuling Pan, Yaoyao Fu

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出KScaNN算法，针对ARM架构优化近似最近邻搜索，通过算法改进和硬件优化实现性能提升，实验显示比最佳x86方案快1.63倍。

Improving Search Suggestions for Alphanumeric Queries

提升字母数字查询的搜索建议

Samarth Agrawal, Jayanth Yetukuri, Diptesh Kanojia, Qunzhi Zhou, Zhe Wu

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出一种无需训练的字符级检索框架，通过固定长度二进制向量编码字母数字序列，利用汉明距离高效计算相似性，并支持大规模标识符库的最近邻检索，同时通过编辑距离优化精度，适用于生产部署。

Comments Published in Advances in Information Retrieval, 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026

Embedding-Only Uplink for Onboard Retrieval Under Shift in Remote Sensing

仅嵌入式上行用于远程传感中的 onboard 检索位移

Sangcheol Sim

机构 * Telepix 纠错

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究在远程传感位移下，仅嵌入式上行是否有效，通过对比不同任务的决策头性能，证明嵌入式上行是关键，且在不增加上行成本下可选择最佳头。

Comments Accepted at the Machine Learning for Remote Sensing (ML4RS) Workshop, ICLR 2026

STABLE: Efficient Hybrid Nearest Neighbor Search via Magnitude-Uniformity and Cardinality-Robustness

STABLE：通过幅度均匀性和基数鲁棒性实现高效的混合最近邻搜索

Qianyun Yang, Zhiwei Chen, Yupeng Hu, Zixu Li, Zhiheng Fu, Liqiang Nie

专题命中 向量检索 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 STABLE通过引入AUTO度量和HELP索引，解决相似性幅度异质性和属性基数鲁棒性问题，实现高效混合最近邻搜索。

Comments Accepted by IEEE TKDE

Making Array-Based Translation Practical for Modern, High-Performance Buffer Management

使基于数组的翻译在现代高性能缓冲管理中实用

Xinjing Zhou, Jinming Hu, Andrew Pavlo, Michael Stonebraker

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出\calico，一种基于数组翻译的数据库管理系统缓冲池，通过多级翻译、洞 punching 和组预取技术，提升缓冲池在扫描、OLTP和向量搜索中的性能。

AfriMTEB and AfriE5: Benchmarking and Adapting Text Embedding Models for African Languages

AfriMTEB 和 AfriE5：为非洲语言构建和适应文本嵌入模型的基准测试

Kosei Uemura, Miaoran Zhang, David Ifeoluwa Adelani

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Mila - Quebec AI Institute, McGill University（魁北克AI研究院，麦吉尔大学） ； Saarland University, Saarland Informatic Campus（萨尔兰大学，萨尔兰信息学院） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出 AfriMTEB 和 AfriE5，为非洲语言构建和适应文本嵌入模型的基准测试，通过引入新任务和跨语言对比蒸馏方法，提升了模型性能。

Comments Accepted to EACL 2026 (main conference)

Multi-Attribute Group Fairness in $k$-NN Queries on Vector Databases

多属性群体公平性在向量数据库上的k-NN查询

Thinh On, Senjuti Basu Roy, Baruch Schieber

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出了一种多属性群体公平性框架，通过改进的LSH和整数线性规划算法，在向量数据库的k-NN查询中实现公平性与效率的平衡。

Fast Tuning the Index Construction Parameters of Proximity Graphs in Vector Databases

向量数据库中接近图索引构造参数的快速调整

Wenyang Zhou, Jiadong Xie, Yingfan Liu, Zhihao Yin, Jeffrey Xu Yu, Hui Li, Zhangqian Mu, Xiaotian Qiao, Jiangtao Cui

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出FastPGT框架，通过同时构建多个接近图以加速参数调整，显著提升向量数据库中接近图构造参数优化的效率。

Physically Interpretable AlphaEarth Foundation Model Embeddings Enable LLM-Based Land Surface Intelligence

可解释的AlphaEarth基础模型嵌入使基于大语言模型的地表智能成为可能

Mashrekur Rahman

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 基于AlphaEarth基础模型的可解释嵌入，通过检索增强生成实现地表智能，验证了卫星嵌入在环境决策中的有效性。

Scaling Laws for Embedding Dimension in Information Retrieval

信息检索中嵌入维度的缩放规律

Julian Killingback, Mahta Rafiee, Madine Manas, Hamed Zamani

机构 * Center for Intelligent Information Retrieval（智能信息检索中心） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本研究分析了嵌入维度与检索性能之间的缩放关系，发现性能随嵌入维度增加而改善，但存在边际效益递减，同时提出基于嵌入维度和模型规模的联合缩放规律。

Comments 9 Pages, 7 figures

Beyond Cosine Similarity: Taming Semantic Drift and Antonym Intrusion in a 15-Million Node Turkish Synonym Graph

超越余弦相似度：在1500万个节点的土耳其同义词图中驯服语义漂移和反义入侵

Ebubekir Tosun, Mehmet Emin Buldur, Özay Ezerceli, Mahmoud ElHussieni

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出了一种基于三元语义关系判别器和软到硬聚类算法的语义聚类系统，有效解决同义词与反义词区分问题，提升语义检索精度。

CoRECT: A Framework for Evaluating Embedding Compression Techniques at Scale

CoRECT：大规模评估嵌入压缩技术的框架

L. Caspari, M. Dinzinger, K. Ghosh Dastidar, C. Fellicious, J. Mitrović, M. Granitzer

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 CoRECT框架通过大规模评估和新数据集，展示非学习压缩在减少索引大小的同时保持性能，为压缩方法的选择提供一致比较依据。

Distribution-Aware Exploration for Adaptive HNSW Search

面向分布的探索：自适应HNSW搜索

Chao Zhang, Renée J. Miller

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出Ada-ef方法，通过动态配置ef实现高效近邻搜索，减少查询延迟和计算资源消耗。

Comments Accepted for publication in SIGMOD 2026

Continuous Prompts: LLM-Augmented Pipeline Processing over Unstructured Streams

连续提示：基于大语言模型的流处理管道处理

Shu Chen, Deepti Raghavan, Uğur Çetintemel

专题命中 向量检索 ：RAG(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出连续提示框架，通过引入大语言模型的持续推理能力，实现对无结构流的持久语义处理，并通过动态优化提升效率与精度的平衡。

Exploring Distributed Vector Databases Performance on HPC Platforms: A Study with Qdrant

Seth Ockerman, Amal Gueroudji, Song Young Oh, Robert Underwood, Nicholas Chia, Kyle Chard, Robert Ross, Shivaram Venkataraman

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.DB

Comments To appear in the SC'25 Workshop Frontiers in Generative AI for HPC Science and Engineering: Foundations, Challenges, and Opportunities

HAKES: Scalable Vector Database for Embedding Search Service

Guoyu Hu, Shaofeng Cai, Tien Tuan Anh Dinh, Zhongle Xie, Cong Yue, Gang Chen, Beng Chin Ooi

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Deakin University（德肯大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.DB

Journal ref PVLDB, 18(9): 3049 - 3062, 2025

DISTRIBUTEDANN: Efficient Scaling of a Single DISKANN Graph Across Thousands of Computers

Philip Adams, Menghao Li, Shi Zhang, Li Tan, Qi Chen, Mingqin Li, Zengzhong Li, Knut Risvik, Harsha Vardhan Simhadri

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.IR

Efficient Patent Searching Using Graph Transformers

Krzysztof Daniell, Igor Buzhinsky, Sebastian Björkqvist

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR

Comments Accepted for publication at the PatentSemTech 2025 workshop, held in conjunction with SIGIR 2025

Fast and Scalable Gene Embedding Search: A Comparative Study of FAISS and ScaNN

Mohammad Saleh Refahi, Gavin Hearne, Harrison Muller, Kieran Lynch, Bahrad A. Sokhansanj, James R. Brown, Gail Rosen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Drexel University, Philadelphia, USA（电气与计算机工程系，德雷塞尔大学，费城，美国） 纠错

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.AI

Journal ref GenBio @ ICML 2025 Workshop, OpenReview, June 2025 GenBio @ ICML 2025 Workshop, OpenReview, June 2025

Approximate Vector Set Search Inspired by Fly Olfactory Neural System

Yiqi Li, Sheng Wang, Zhiyu Chen, Shangfeng Chen, Zhiyong Peng

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.DB

LGAI-EMBEDDING-Preview Technical Report

Jooyoung Choi, Hyun Kim, Hansol Jang, Changwook Jun, Kyunghoon Bae, Hyewon Choi, Stanley Jungkyu Choi, Honglak Lee, Chulmin Yun

机构 * LG AI Research（LG人工智能研究） 纠错

专题命中 向量检索 ：retriever(abstract)；分类 cs.CL

Comments 10 pages

GLoSS: Generative Language Models with Semantic Search for Sequential Recommendation

Krishna Acharya, Aleksandr V. Petrov, Juba Ziani

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR

Comments Our code and model checkpoints are publicly available at:https://github.com/krishnacharya/GLoSS

The Impacts of Data, Ordering, and Intrinsic Dimensionality on Recall in Hierarchical Navigable Small Worlds

Owen Pendrigh Elliott, Jesse Clark

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.IR

Comments 15 pages, 2 figures

Inference-time sparse attention with asymmetric indexing

Pierre-Emmanuel Mazaré, Gergely Szilvasy, Maria Lomeli, Francisco Massa, Naila Murray, Hervé Jégou, Matthijs Douze

机构 * FAIR at Meta（Meta 的 FAIR） 纠错

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.CL

VecFlow: A High-Performance Vector Data Management System for Filtered-Search on GPUs

Jingyi Xi, Chenghao Mo, Benjamin Karsin, Artem Chirkin, Mingqin Li, Minjia Zhang

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.DB

Birdie: Natural Language-Driven Table Discovery Using Differentiable Search Index

Yuxiang Guo, Zhonghao Hu, Yuren Mao, Baihua Zheng, Yunjun Gao, Mingwei Zhou

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.DB

Comments Accepted by VLDB 2025