RAG / 检索增强生成

EduGuard: A Safe RAG-Based LLM Tutor for Programming Education

EduGuard：一种用于编程教育的基于安全检索增强生成的语言模型导师

S M Asif Hossain, Ruksat Khan Shayoni, M. F. Mridha, Jungpil Shin

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

AI总结 研究针对学生使用GenAI进行编程学习时的问题，提出EduGuard安全RAG辅导框架，集成多种功能。通过构建基准测试并与强基线比较，在正确性、基础等方面表现最佳，能提升准确率并降低过度依赖，证明安全GenAI辅导需多方面保障。

Evaluating RAG for French immigration law: a benchmark and baseline study

评估法国移民法的RAG：一项基准和基线研究

Annia Abtout, Julien Delaunay, Monika Ewa Rakoczy

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；dense retrieval(abstract)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 研究法国国际招聘的法律框架，通过公开基准比较参数化语言模型基线与密集检索增强在两种模型规模下对52个合成档案的效果，发现检索能改进行政指导，凸显检索基础的重要性，推动混合检索策略研究。

Journal ref International workshop on AI for Human Resources and Public Employment Services (ECML-PKDD 2026)

MPR-CiteG: Enhancing RAG with Multi-Portfolio Retrieval and Citation-Grounded Generation

MPR-CiteG：通过多组合检索和引用基础生成增强RAG

Hyewon Lee, Minkyung Song, Junghyun Oh, Seunghoon Han, Sungsu Lim

机构 * Chungnam National University（忠南国立大学） ； Data Intelligence Laboratory（数据智能实验室） 纠错

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

AI总结 该研究针对生成式AI检索低效与缺来源验证问题，提出双组件MPR-CiteG框架，用多组合检索器高效检索，引用基础生成模块确保输出事实一致且有源可溯，经实验验证其有效性与可靠性，助力构建更可信准确的大语言模型。

Comments 12 pages, 1 figure, 7 tables. The 1st International Workshop on Retrieval-Driven Generative AI & ScienceON AI Challenge 2025@CIKM

Deceptive Grounding: Entity Attribution Failure in Clinical Retrieval-Augmented Generation

欺骗性基础：临床检索增强生成中的实体归因失败

Cedric Caruzzo, Donggeun Yoo, Tae Soo Kim

机构 * Lunit（鲁尼特） 纠错

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

AI总结 研究临床检索增强生成中的欺骗性基础问题，通过对13个模型测试发现DG率8%-87%，医学等微调模型高达86.7%。控制消融确定机制，实体归因验证可检测DG，现有框架未实施，为该领域研究提供新视角和方法。

Comments 24 pages, 7 figures, 12 tables

Evidence Graph Consistency in Retrieval-Augmented Generation: A Model-Dependent Analysis of Hallucination Detection

检索增强生成中的证据图一致性：基于模型的幻觉检测分析

Jianru Shen

机构 * University of Montana（蒙大拿大学） 纠错

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

AI总结 提出证据图一致性（EGC）框架，通过构建局部证据图并计算五种结构一致性指标检测幻觉，发现不同模型族间一致性特征方向相反，表明嵌入图一致性不能作为模型无关的检测信号。

Comments Accepted at the International Conference on Advanced Machine Learning and Data Science; to appear in the IEEE Xplore proceedings

Enhancing LLMs through human feedback: a journey towards self-improvement

通过人类反馈增强语言模型：自我提升之旅

Tatiana Pelc, Gila Kamhi, Asaf Avrahamy, Adi Fledel-Alon

机构 * Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

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

AI总结 研究在信息检索系统中，通过整合辅助反馈RAG系统及人工参与，利用人类反馈优化主RAG系统性能，经多数据集测试验证方法有效，强调了其变革潜力，为自适应信息检索技术研究树立了先例。

Comments AIC 2025: The 10th International Workshop on Artificial Intelligence and Cognition (held as part of ECAI 2025). October 25-26, 2025. Bologna, Italy

MMed-Bench-IR: A Heterogeneous Benchmark for Multilingual Medical Information Retrieval

MMed-Bench-IR：多语言医学信息检索的异构基准

Junhyeok Lee, Han Jang, Hyeonjin Goh, Kyu Sung Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院） ； Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院） 纠错

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

AI总结 针对临床RAG的多语言检索需求，提出MMed-Bench-IR基准，涵盖跨语言对齐、概念区分和证据检索三种异构任务，评估6种语言下10个系统，发现生物医学编码器在英语与日语间性能差距巨大。

Comments Under review. 15 pages, 3 figures

Rethinking RAG in Long Videos: What to Retrieve and How to Use It?

重新思考长视频中的RAG：检索什么以及如何使用？

Yuho Lee, Jisu Shin, Nicole Hee-Yeon Kim, Jihwan Bang, Juntae Lee, Kyuwoong Hwang, Fatih Porikli, Hwanjun Song

机构 * Department of Computer Science, Cranberry-Lemon University（蔓越莓柠檬大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对视频检索增强生成中检索粒度单一和基准测试缺陷，提出V-RAGBench基准和CARVE方法，通过分块自适应重排序实现多配置交错证据，显著提升性能。

TeachMateGPT: A Multi-Agent Knowledge-Grounded Framework for Pedagogical Assessment Generation from Science Curriculum Materials

TeachMateGPT：面向科学课程材料的多智能体知识基教学评估生成框架

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, M. F. Mridha, Jubayer Al Mahmud

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿赫桑乌拉科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） ； Jashore University of Science and Technology（杰索尔科技大学） 纠错

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

AI总结 TeachMateGPT作为多智能体知识基框架，通过四项改进解决现有RAG系统局限，生成的科学评估题提升了忠实度与相关性，相关数据集经教师评分验证。

DS@GT ARC at LongEval: Citation Integrity and Factual Grounding in Scientific QA

DS@GT ARC参加LongEval：科学问答中的引用完整性和事实基础

Brandon Michaels, Brendon Johnson

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 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 研究在科学问答中传统评估指标与引用完整性的差异，通过Corrective RAG和CiteFix构建纠正管道，对比前沿模型，发现前沿模型答案生成不依赖文档上下文，而纠正管道提升了引用忠实度和答案基础，提出需奖励严格答案基础的评估指标。

Comments 12 pages, 4 figures. Accepted to the CLEF 2026 LongEval Lab Working Notes

RAGthoven at SemEval-2026 Task 1: A Multi-Stage Pipeline Walks Into a Benchmark and Barely Clears the Bar

RAGthoven参加SemEval-2026任务1：一个多阶段管道进入基准测试且勉强达标

Marek Šuppa, Viktória Ondrejová, Lucia Ganajová, Gregor Karetka, Daniel Skala

机构 * Comenius University in Bratislava（布拉迪斯拉发的夸美纽斯大学） ； Cisco Systems（思科系统公司） ； Zaitra s.r.o.（扎伊特拉有限公司） ； NaiveNeuron（天真神经元） 纠错

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

AI总结 介绍用于SemEval-2026任务1子任务A的RAGthoven系统，它将幽默文本生成分解为多阶段LLM管道，经多次实验优化，最终配置用RAG增强规划器，还评估两种智能变体，虽工具调用预算增加，但在英语样本上未超非智能管道，在三种语言中与基线并列第一，显示语言相关回报递减。

Comments SemEval-2026 Task 1

RF-Agent: A Practical Framework for Building Language Agents for RFIC Design

RF-Agent：用于构建射频集成电路设计语言代理的实用框架

Yueqi Xing, Houbo He, Jolie Wang, Erin Ni, Shikai Wang, Qiufeng Li, Weidong Cao, Taiyun Chi

机构 * Rice University（莱斯大学） ； The George Washington University（乔治·华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在射频电路设计应用受限问题，提出RF-Agent框架，通过教科书驱动知识蒸馏创建数据集及基准，研究监督微调与检索增强生成策略，发现特定领域SFT对中小模型提升大，语义检索的RAG表现最佳，为相关工作提供基础。

Comments Accepted at ICLAD (IEEE International Conference on LLM-Aided Design), 2026

Beyond Document Grounding: Span-Level Hallucination Detection over Code, Tool Output, and Documents

超越文档基础：代码、工具输出和文档上的跨度级幻觉检测

Ádám Kovács, Bowei He, Xue Liu, István Boros, Szilveszter Tóth, Gábor Recski

机构 * KR Labs（KR实验室） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； TU Wien（维也纳工业大学） 纠错

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

AI总结 提出一个统一的跨度级幻觉检测基准，涵盖代码、工具输出、结构化文档和自然语言RAG数据，通过微调Qwen3.5-2B模型在跨域场景下显著优于现有方法。

Comments 8 pages

NeuroSymbolic AI for Legal AI-TRISM: Trustworthy, Reliable, Interpretable, Safe Models

面向法律AI-TRISM的神经符号AI：可信、可靠、可解释、安全模型

Deepa Tilwani, Yash Saxena, Ankur Padia, Srinivasan Parthasarathy, Manas Gaur

机构 * Department of Computer Science, AI Institute, University of South Carolina（南卡罗来纳大学计算机科学系，人工智能研究所） ； Department of Computer Science and Electrical Engineering, University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校计算机科学与电气工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对法律领域LLM缺乏可解释推理和易产生幻觉的问题，提出TRISM框架，融合神经符号AI与LLM，通过结构化法律知识集成和RAG验证机制提升模型可信度。

FactoryLLM: A Safe and Open-Source AI Playground for Evaluating LLMs in Smart Factories

FactoryLLM：用于评估智能工厂中大语言模型的安全开源AI实验场

Yash Pulse, Yong-Bin Kang, Abhik Banerjee, Abdur Forkan, Prem Prakash Jayaraman

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

AI总结 提出FactoryLLM，一个安全开源的AI实验场，通过多机器文档分析评估基于RAG的大语言模型，采用RAGAS和NVIDIA LLM-as-a-Judge双评估机制，案例验证了跨机器文档推理的有效性。

Comments 6 pages, 3 figures, IEEE INDIN 2026

SafeLLM: Extraction as a Hallucination-Resistant Alternative to Rewriting in Safety-Critical Settings

SafeLLM: 在安全关键场景中，提取作为重写的抗幻觉替代方案

Julia Ive, Felix Jozsa, Evridiki Georgaki, Nabeel Sheikh, Emma Cattell, Nick Jackson, Paulina Bondaronek, Ciaran Scott Hill, Richard Dobson

机构 * Institute of Health Informatics, University College London（伦敦大学学院健康信息学研究所） ； National Hospital for Neurology and Neurosurgery（国家神经内科与神经外科医院） ； Somerset NHS Foundation Trust（萨默塞特NHS基金会信托） ； King's College Hospital（国王学院医院） ； King's College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 提出将提取作为重写型RAG的抗幻觉替代方案，通过行号选择策略在安全关键文档中实现高召回（95%）和低幻觉，优于直接复制和安全导向方法。

A Failure-Mode Benchmark for Polymorphic Sybil Poisoning in RAG

RAG中多态性女巫中毒的故障模式基准测试

Donghyun Lee, Juntae Kim

机构 * Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； Dongguk University（东国大学） 纠错

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

AI总结 该研究发布了用于问答的基准测试和评估框架，划分读者输出类别，介绍多态性女巫中毒攻击，通过对比揭示其危害，还发布了冻结基准、评估工具等。

Comments 17 pages, 2 figures, 11 tables. Corresponding author: Juntae Kim. Dataset and code to be released upon publication

Structure-Aware Semantic Chunking with Title-Chain Prefixes: A 1600-Query Evaluation and the Measurement Trap in Text-Transform Ablations

结合标题链前缀的结构感知语义分块：1600次查询评估及文本变换消融实验中的测量陷阱

Yang Yang

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

AI总结 本文提出仅在分块侧的三阶段语义分块流水线，经1600次查询评估提升RAG的MRR@5，还发现分块研究中存在的测量陷阱并推荐检索时每个候选前缀评估的方向。

Comments 8 pages, 1 table. Replication package: DOI 10.5281/zenodo.21744653

Memory Makes the Difference: Evaluating How Different Memory Roles Shape Conversational Agents

记忆决定差异：评估不同记忆角色如何塑造对话代理

Yuxin Wang, Paul Thomas, Zhiwei Yu, Yuan Gao, Saeed Hassanpour, Soroush Vosoughi, Robert Sim, Nick Craswell

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出对话记忆细粒度分类法，通过用户中心评估框架，揭示不同类型记忆（如澄清记忆、无关记忆）对RAG对话系统响应准确性、个性化及主题相关性的差异化影响。

Train, Retrieve, or Both? A Four-Arm Head-to-Head for Correct Statutory Citation on the Ontario Residential Tenancies Act

训练、检索，还是两者兼用？针对安大略省住宅租赁法的正确法定引用的四组头对头比较

Ali Asaria, Tony Salomone, Deep Gandhi

机构 * Transformer Lab 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；hybrid retrieval(abstract)

AI总结 研究自诉租户、房东和帮助台工作人员如何获得正确的法定引用，通过四组实验比较微调、检索及混合方法，发现SFT+RAG混合模型在精确匹配上得分最高且无幻觉引用。

Tutor, Not Solver: Designing a Guardrailed AI Assistant for Learning in Higher Education: A Design Case of PeteChat

导师，而非解题者：设计高等教育中带护栏的AI学习助手——PeteChat的设计案例

Belle Li, Lily Tan, Wei Zakharov, Qiang Qiu, Colby Ben Acton

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

AI总结 本文通过设计案例PeteChat，提出八项可迁移的评估感知AI导师设计原则，包括作业护栏、调试支架等，基于本地Llama-3模型和RAG技术，旨在平衡学习支持与学术诚信。

Comments Preprint. Includes supplementary appendices, interface figures, and baseline-analysis tables

Topological Attribution Distance (TAD): Revealing Segment-Level RAG Influence on LLM Output Geometry for Incident Log Analysis

拓扑归因距离（TAD）：揭示用于事件日志分析的RAG片段级影响对LLM输出几何的作用

Reza Fayyazi, Michael Zuzak, Shanchieh Jay Yang

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对LLM在网络安全应用中证据归因追踪的缺口，提出拓扑归因距离（TAD）方法，可自适应识别对LLM输出关键的事件日志，为证据验证提供可解释追踪。

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。

When Should Active RAG Retrieve? A Budget-Aware Evaluation of Utility, Calibration, and Cost

主动检索生成式人工智能何时应进行检索？效用、校准和成本的预算感知评估

Pin Qian, Su Wang, Chong Peng, Junxian You, Lifei Liu, Haoran Yu, Yihang Chen, Xiaochong Jiang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,abstract)

AI总结 研究主动检索生成式人工智能何时检索，通过将其重述为效用估计进行预算感知评估，并分离出相关三个问题，利用多种方法实现，在多数据集和模型中验证，强调评估应报告多方面指标。

Comments Accepted at the ACM SIGKDD KDD 2026 Workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI; 7 pages, 1 figure, and 4 tables

Can an Old Dog Be Taught New Tricks? Taking LLMs Beyond Sentence Level Translation

老狗能学新把戏吗？让大语言模型超越句子级翻译

Alaina Brandt

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 探讨能否让大语言模型超越逐句翻译范式，提出基于RAG的PAT系统，通过与语料库结合让大语言模型进行全文翻译生成草稿，经评估发现其能朝重新表述发展，但提升重新表述有效性仍需更多工作，还讨论了相关设计与评估等要点。

Comments Accepted for publication in HCI International 2026, Late Breaking Papers Proceedings, Springer LNCS

IsoSci: A Benchmark of Isomorphic Cross-Domain Science Problems for Evaluating Reasoning versus Knowledge Retrieval in LLMs

IsoSci: 用于评估LLM中推理与知识检索的同构跨域科学问题基准

Samir Abdaljalil, Erchin Serpedin, Hasan Kurban

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） 纠错

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

AI总结 提出IsoSci基准，通过逻辑结构相同但领域知识不同的科学问题对，分离推理能力与领域知识检索，发现91.3%的推理增益依赖于知识而非结构，挑战了思维链推理提升科学问题解决的假设。

Do LLM Attribution Metrics Transfer? Auditing Retrieval-Augmented Generation Evaluation Across Datasets and Constructs

LLM归因指标是否可迁移？跨数据集和构念的检索增强生成评估审计

Tianyu Ding, Aditya Nannapaneni, Juan Pablo De la Cruz Weinstein

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） 纠错

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

AI总结 本研究审计了八种自动归因评分器在三个评估构念上的表现，发现没有评分器能在所有数据集上保持最佳性能，指标排名会反转，且简单选择最佳平均评分器会导致显著遗憾。

Unleashing the Potential of Large Language Models: A Blueprint for Real-Time, Enterprise-Ready Deployments

释放大语言模型的潜力：面向实时、企业级部署的蓝图

Muhammad Faizan Raza, Shuo, Yang, Satish Mahadevan Srinivasan, Joanna F. DeFranco

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

AI总结 针对实时受监管场景中大语言模型的问题，提出基于模式的LLMOps架构，整合多模块并实现四项模式化贡献，优化权衡同时支持高风险领域的可审计与回滚部署。

Comments 6 pages, 1 figure. Authors' accepted version of an article published in IEEE Computer. The version of record is available at the DOI below

Journal ref Computer, vol. 59, no. 4, pp. 195-199, April 2026

TRIAGE: Trustworthy Retrieval Instrumentation And Graph Evaluation

TRIAGE：可信检索工具与图评估

Axel TahmasebiMoradi, Lucas Schott, Martin Royer

机构 * IRT-SystemX（SystemX研究院） 纠错

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

AI总结 研究基于LLM驱动自动构建的知识图谱评估问题，引入TRIAGE框架，通过特定阶段指标对知识图谱构建与使用各阶段评估，可定位失败环节并给出改进方向。

LayerRAG-Bench: A Cross-Layer Reliability Benchmark for Agentic Retrieval-Augmented Generation

LayerRAG-Bench：面向智能体检索增强生成的跨层可靠性基准

Musa Shams

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

AI总结 该研究推出LayerRAG-Bench跨层可靠性基准，含多领域任务与模型数据，发现模式标准化无法修复部分故障，验证了分层评估原则的重要性。

Comments 10 pages, 9 tables. Code and data: https://github.com/MusaShams/layerrag-bench