RAG / 检索增强生成

From Cloud to Crowd: Democratizing LLM Service with Decentralized Edge Collaboration for RAG

从云端到人群：通过去中心化边缘协作实现面向检索增强生成（RAG）的大语言模型服务民主化

Jiaxing Li, Hengzhi Wang, Feng Wang, Chi Xu, Danyang Song, Ruixiao Zhang, Edith C. H. Ngai, Jiangchuan Liu

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

AI总结 该研究提出DEFRAG系统，通过异构边缘设备的去中心化协作优化RAG的检索与生成，缩小SLM与LLM的准确率差距，大幅降低成本并提升吞吐量，助力边缘LLM服务民主化。

Comments 15 pages

Influence Factors on RAG Poisoning

RAG投毒的影响因素

Pedro Pereira, Eva Maia, Isabel Praça, Adrien Bécue

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

AI总结 通过432种配置的全因子实验，研究数据集、检索器类型、检索深度、数据库组成、分块策略和生成模型对RAG系统投毒鲁棒性的影响，发现检索器架构、数据集和检索深度是主要因素，且投毒脆弱性源于多组件交互。

Comments 10 pages, 3 figures, 2 Tables, conference KES-2026 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems

Real-Time Hybrid Retrieval in Hyperbolic Space for Retrieval-Augmented Generation on Edge Devices

面向边缘设备检索增强生成的双曲空间实时混合检索

Aradhya Chakrabarti

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

AI总结 该研究提出一种基于洛伦兹模型双曲空间的混合文档检索系统，通过HyTE-H变换投影词嵌入，结合BM25与洛伦兹相似度评分，在BEIR基准数据集上取得良好效果，可在边缘设备实现RAG实时检索。

RAG-HAR+: Towards Cost-Efficient LLM-Based Human Activity Recognition for Edge Deployment

RAG-HAR+: 面向边缘部署的成本高效型基于大语言模型（LLM）的人类活动识别

Hansi Karunarathna, Nirhoshan Sivaroopan, Chamara Madarasingha, Anura Jayasumana, Kanchana Thilakarathna

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； Curtin University（科廷大学） ； Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 RAG-HAR+是面向边缘部署的成本高效型LLM辅助HAR方案，通过检索设计智能体优化特征、对确定样本用多数投票、仅不确定样本用LLM，在六基准上性能相当或更优且降低了LLM相关开销。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing. Extended version of the IEEE PerCom 2026 paper "RAG-HAR: Retrieval Augmented Generation-based Human Activity Recognition." (https://doi.org/10.1109/PerCom67906.2026.11524560)

SAGE: SLO-Aware Adaptive Retrieval for Production RAG Systems

SAGE：面向生产级RAG系统的感知SLO自适应检索方案

Muhammad Faizan Raza, Shuo, Yang, Satish Mahadevan Srinivasan

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 SAGE是面向生产级RAG系统的感知SLO自适应检索策略，通过模仿学习训练，能动态选段落数，在多数据集与LLM上提升SLO合规率、降本减时延且质量损失小。

Comments 7 pages, 5 figures, 2 tables. Authors' accepted version of a paper published in Proc. IEEE CoDIT 2026. The version of record is available at the DOI below

Journal ref 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), Bari, Italy, 2026, pp. 169-175

GoldenRetriever: Non-Interactive Homomorphic Encrypted Retrieval for Privacy-Preserving RAG

GoldenRetriever：用于隐私保护RAG的非交互式同态加密检索

Yang Gao, Gang Quan, Scott Piersall, Qian Lou, Dongdong Wang, Liqiang Wang

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

AI总结 针对现有隐私保护RAG检索方案延迟高、易泄露的问题，提出基于阈值选择的非交互式同态加密检索框架，通过CKKS同态计算与掩码极化方法实现高效安全的检索，性能优于排名式加密方法。

Comments 10 pages

Augmenting Fundamental Analysis with Large Language Models: A RAG-Based System for Generating Investor Briefs

用大语言模型增强基本面分析：基于RAG的投资者简报生成系统

Bartosz Ziółko, Kacper Dobrzeniewski

机构 * Faculty of Computer Science, AGH University of Krakow（克拉科夫AGH科技大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型，通过对公司报告、宏观经济数据及SEC文件等进行预处理，以类似RAG方式借助gpt - 4o模型，结合基于基钦周期的投资者知识文档，扫描分析9家公司数据并生成简报供投资者评估，探索其在基本面分析中的应用。

GRACE-RAG: Governed Retrieval Architecture for Canonical Evidence Synthesis, Enabling Lightweight Deployment in Closed-Domain Institutional Settings

GRACE-RAG：用于规范证据合成的受控检索架构，实现封闭领域机构环境中的轻量级部署

Asit Desai, Aman Kumar, Prashant Devadiga

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

AI总结 提出GRACE-RAG架构，通过图增强检索将结构推理外化到检索层，在轻量级模型上实现高质量问答，中规模模型质量提升达20%。

Comments 15 pages, 5 figures, 4 tables. Submitted to COLM 2026

When Confidence Takes the Wrong Path: Diagnosing Retrieval-State Lock-In in RAG

当自信误入歧途：诊断RAG中的检索状态锁定

Sahib Julka

机构 * LMU University Hospital, LMU Munich（慕尼黑大学医院，慕尼黑大学） 纠错

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

AI总结 本文诊断了RAG系统中因检索状态锁定导致置信度虚高的问题，通过分离答案、证据和检索状态三个对象，提出可审计的决策规则，在KG-RAG和密集检索中验证了该问题的普遍性。

$π$-RAG: Oblivious Retrieval via Semantic Quantization and Transcendental Addressing for Large Language Models

$\pi$-RAG：通过语义量化和超越寻址实现的大语言模型遗忘检索

Aniket Wattamwar, Mrunal Kakirwar

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

AI总结 提出$\pi$-RAG架构，利用$\pi$的数字作为超越熵源，通过语义量化层将用户输入映射到规范意图质心，生成$\pi$-key实现遗忘检索，保障数据隐私。

Towards Safer RAG: Only Agents Capable of System 2 Thinking may Access Untrusted Documents

迈向更安全的检索增强生成（RAG）：仅具备系统2思考能力的智能体可访问不可信文档

Mehrdad Ghassabi

机构 * University of Isfahan（伊斯法罕大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对RAG系统的知识投毒漏洞，提出仅具备系统2推理能力的智能体可访问不可信文档的安全原则，通过实证证明该原则能提升模型对被破坏证据的鲁棒性且无需严格隔离。

PURPOSE: Poisoning Conflict Resolution in RAG via Proxy-Fact-Grounded Updates

PURPOSE：基于代理事实更新的RAG中毒冲突解决

Zijian Wang, Yubo Zhu, Muzhi Dong, Yanjun Lou, Yisheng Li, ZiLiang Zhang, Wei Tong, Yuan Zhang, Jingyu Hua, Sheng Zhong

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

AI总结 本文提出PURPOSE黑盒中毒攻击，通过基于代理事实的非矛盾性更新实现对RAG冲突解决机制的有效攻击，在多数实验设置中攻击成功率显著优于现有方法。

DenialRAG: Single-Document RAG Poisoning via Embedded Parametric Denial

DenialRAG：通过嵌入参数化弃权的单文档RAG污染攻击

Abay Zhurekbay, Tao Liu, Fan Li

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

AI总结 本文提出DenialRAG单文档RAG污染攻击，通过嵌入参数化弃权引导LLM生成错误答案，经多数据集、多模型及防御评估，其在Mistral-7B上攻击效果最优，凸显RAG污染风险的复杂性。

Comments Submit to ACSAC 2026

Reproducing LightMem: Naive RAG Is Just as Good for Memory Management

复现LightMem：朴素检索增强生成（Naive RAG）在记忆管理上效果相当

Yongjie Zhou, Shuai Wang, Bevan Koopman, Guido Zuccon

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,title_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本研究复现轻量记忆管理方法LightMem，对比发现其效果取决于检索器和令牌预算，直接从原始用户回合检索的Naive RAG在匹配深度时表现更优，LightMem仅在严格令牌预算下占优，并非通用更好的记忆管理方案。

Comments Code: https://github.com/ielab/Reproducing-LightMem

RAGuard: A Layered Defense Framework for Retrieval-Augmented Generation Systems Against Data Poisoning

RAGuard：一种针对检索增强生成系统数据中毒的分层防御框架

Pushkal Kumar, Tucker Nielson, Tanish Kolhe, Shubham Zala, Vincent Li

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

AI总结 该研究针对RAG系统的语料库中毒攻击，提出分层防御框架RAGuard，含对抗微调检索器与ZKIP两层，可将攻击成功率降至0，且保持检索性能，相关资源已开源。

Comments Accepted to NeurIPS ResponsibleFM 2025, AAAI FrontierIR 2026

CONCORD: Asynchronous Sparse Aggregation for Device-Cloud RAG under Document Isolation

CONCORD: 文档隔离下设备-云RAG的异步稀疏聚合

Xuedong Hu, Zhiqing Tang, Zhi Yao, Tian Wang, Weijia Jia

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； BNU-HKBU United International College（北师港浸大联合国际学院） ； University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳市大数据研究院） ； Guangdong Key Laboratory of Artificial Intelligence and Multi-Modal Data Processing（广东省人工智能与多模态数据处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对文档隔离的双端RAG中频繁同步和密集证据传输导致的吞吐量低问题，提出异步稀疏聚合框架CONCORD，通过等待债务控制和证书引导最小补充机制，在保持答案质量的同时大幅提升吞吐量并降低通信量。

Comments to be published in IEEE ICWS 2026

Evaluating RAG Reliability under Clean, Misleading, and Mixed Retrieval

评估RAG在干净、误导和混合检索下的可靠性

Sevgi Yigit-Sert

机构 * Ankara University（安卡拉大学） 纠错

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

AI总结 提出评估协议，通过参数覆盖和置信度指标，系统测试RAG系统在干净、有毒和混合证据下处理参数知识与检索证据冲突的鲁棒性。

Automated Summarization of Financial News Using Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation: An Early Empirical Study (Fall 2023)

基于大语言模型与检索增强生成的财经新闻自动摘要：2023年秋的早期实证研究

Pranav Chandaliya

机构 * George Washington University（乔治·华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 该2023年秋的研究构建了结合LLM与RAG的财经新闻摘要流程，测试多种模型与方法，发现Summarize Chains的Falcon-7B表现最优，RAG存在缺陷，且相关失效模式至今仍具参考价值。

Comments 17 pages, 1 figure, 6 tables. Research conducted Fall 2023 at George Washington University; manuscript prepared for public release in 2026

COMA: A Compositional Misleading Attack Class on Security-RAG, and a Causal Counterfactual Defense

COMA：针对安全检索增强生成（Security-RAG）的组合式误导攻击类别及因果反事实防御

Chinmay Gondhalekar, Urjitkumar Patel

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

AI总结 该研究针对Security-RAG提出COMA组合式误导攻击，含行动破坏与结论翻转两种实现，提出因果反事实防御（ccd）可有效定位并防御该攻击，已发布攻击种子与ccd参考实现。

Comments Accepted at the IEEE Conference on Generative AI for Secure Systems (GAISS) 2026

When Context Bites: Detecting RAG Poisoning via Document-Level Attention Collapse

当上下文产生危害：通过文档级注意力崩溃检测RAG中毒

Yingtao Ren, Ziyi Zhao, Yiwei Fu, Xiao Luo, Yu-Cheng Chang, Chin-Teng Lin

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

AI总结 针对RAG中毒攻击现有检测方法失效的问题，提出基于文档级注意力崩溃的轻量级检测框架D-SCAN，可在攻击未改变最终答案时也实现有效检测。

Comments Accepted by SIGIR2026

Journal ref Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2026), 2026

VITAL-RAG: Invariance Race for Context Allocation in Coding Agents

VITAL-RAG：编码智能体中上下文分配的不变性竞争

Zijian Lu, Yonghua Lu, Mingcai Chen, Yiping Zuo, Xin He, Weijun Wang, Weibei Fan

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

AI总结 VITAL-RAG针对编码智能体上下文分配的不变性竞争问题，通过按规范代码对象组织证据等方法，在RepoBench等数据集上提升了代码检索性能并减少了令牌占用。

Comments 8 pages, 2 figures

From Naive RAG to Deep Agentic Retrieval: An Evolving Context Engineering Pipeline for Regulatory Compliance

从朴素检索增强生成到深度智能检索：用于合规监管的不断演进的上下文工程管道

Mishca de Costa, Muhammad Saleh Anwar, Dave Mercier, Issam Hammad

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

AI总结 研究针对RAG朴素实现的局限，追溯安大略发电公司检索管道演变，历经多阶段形成PEA-CAE架构，表明上下文工程对监管语料库更具优势，深度智能检索进展反映经典思想，迭代证据获取等渐成企业问答基础。

Comments Accepted at the 2026 IEEE the 14th International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE 2026)

IteraSim RAG: A Multi-Stage Retrieval-Augmented Agentic Back-End for OpenFOAM-Based Computational Fluid Dynamics

IteraSim RAG：基于OpenFOAM的计算流体动力学的多阶段检索增强智能后端

Pratyush Kumar

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

AI总结 研究针对OpenFOAM配置CFD案例的难题，提出IteraSim RAG。通过LLM扩展查询、多种融合与重排策略及多智能体分工协作，结合规范知识层。在28个案例基准测试中表现良好，能完成配置、诊断修复问题，还公布相关内容以保障可重复性。

Comments 40 pages, 7 figures, 5 tables. Submitted to Computer Physics Communications

A RAG-Enhanced Bi-Level Cognitive Orchestration Framework for LEO Satellite Networks

一种面向LEO卫星网络的RAG增强双层认知编排框架

Yuhong Jiang, Zhishu Shen, Tong Yin, Qiushi Zheng, Yichao Jin, Fidan Mehmeti, Jiong Jin

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

AI总结 针对LEO卫星网络中资源碎片化问题，提出RAG增强的双层认知编排框架，上层LLM利用离线专家知识库动态推断偏好权重，下层遗传调度器计算路由与任务卸载方案，在Walker-Delta网络测试中丢包率降低30.7%，能效提升30%，端到端时延降低8.5%。

Dissecting Agentic RAG: A Component Ablation for Multi-Hop QA with a Local 7B Model

解析智能体RAG：基于本地7B模型的多跳问答组件消融研究

Sheroz Shaikh

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 通过消融实验，发现固定混合检索和短检索循环对多跳问答贡献最大，自适应路由和深度循环并非必要。

Comments 8 pages, 4 figures, 4 tables. Code: https://github.com/sherozshaikh/agentic-rag-eval

Multi-Field Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Maritime Accident Root Cause Analysis

面向海事事故根因分析的多字段混合检索增强生成

Seongjin Kim, Sungil Kim

机构 * Department of Industrial Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)（蔚山国立科学技术院工业工程系） 纠错

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

AI总结 提出多字段混合检索增强生成框架，利用结构化事故卡片和分层原因分类，通过字段感知的混合检索与融合排序，显著提升海事事故根因分析的检索和生成质量。

GuidedRAG: Semantic Steering of Retrieval-Augmented Generation

GuidedRAG：检索增强生成的语义引导

Matthijs Jansen op de Haar, Tobias Stähle, Lorenzo Gatti

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

AI总结 本研究提出新型RAG扩展GuidedRAG，通过检索前语义约束缩小搜索空间，大幅提升检索相关性、精度、效率及用户意图对齐度，且泛化至15种RAG变体，为改进RAG提供了强大范式。

Comments 8 pages + 5 pages of references and appendix. 8 figures and 6 tables

Three Sides of Retrieval: Factorial Evidence for Document-Side, Query-Side, and Answer-Side Complementarity in RAG

检索的三个方面：RAG中文档侧、查询侧和答案侧互补性的因子证据

Ng S. T. Chong

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 研究RAG系统中检索问题，提出目录引导的页面检索新算法，通过实验发现该算法对答案质量有显著影响，与答案侧验证结合优于查询侧分解+验证，证明文档、查询、答案侧增强互补，且默认设置接近最优。

When Does Streaming Tool Use Help? Characterizing Tool-Intent Stabilization in Streaming Retrieval-Augmented Generation

流式工具使用何时有帮助？表征流式检索增强生成中的工具意图稳定化

Elroy Galbraith

机构 * SMG Labs（SMG实验室） 纠错

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

AI总结 通过测量工具意图稳定化（即推测查询收敛到答案的时间点），在CRAG基准上分析流式RAG的延迟隐藏效果，发现73.9%的查询可实现显著延迟隐藏，并识别早期与晚期稳定化的预测因素。

PAGE-RAG: Evidence-Grounded Adaptive Graph Retrieval for Long-Document Question Answering

PAGE-RAG：用于长文档问答的基于证据的自适应图检索

Xingyu Chen, Junxiu An, Jun Guo, Li Wang

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.IR

AI总结 针对长文档问答，GraphRAG虽有改进但自动构建图有缺陷。为此提出PAGE-RAG框架，将图结构视为语义骨架，引入任务自适应检索路由策略及知识边界控制，实验表明其提升了检索效率、知识可靠性与答案质量。

Comments 22 pages, 2 figures, and 3 tables. The source code is publicly available at https://github.com/CXY0112/PAGE-RAG