RAG / 检索增强生成

AutoMT: A Multi-Agent LLM Framework for Automated Metamorphic Testing of Autonomous Driving Systems

Linfeng Liang, Chenkai Tan, Yao Deng, Yingfeng Cai, T. Y Chen, Xi Zheng

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

Code Graph Model (CGM): A Graph-Integrated Large Language Model for Repository-Level Software Engineering Tasks

Hongyuan Tao, Ying Zhang, Zhenhao Tang, Hongen Peng, Xukun Zhu, Bingchang Liu, Yingguang Yang, Ziyin Zhang, Zhaogui Xu, Haipeng Zhang, Linchao Zhu, Rui Wang, Hang Yu, Jianguo Li, Peng Di

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

Comments 35 pages, 10 figures

Affective-CARA: A Knowledge Graph Driven Framework for Culturally Adaptive Emotional Intelligence in HCI

Nirodya Pussadeniya, Bahareh Nakisa, Mohmmad Naim Rastgoo

专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)

DeepSeek Powered Solid Dosage Formulation Design and Development

Leqi Lin, Xingyu Zhou, Kaiyuan Yang, Xizhong Chen

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

How Large is the Universe of RNA-Like Motifs? A Clustering Analysis of RNA Graph Motifs Using Topological Descriptors

Rui Wang, Tamar Schlick

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

LLaVA Needs More Knowledge: Retrieval Augmented Natural Language Generation with Knowledge Graph for Explaining Thoracic Pathologies

Ameer Hamza, Abdullah, Yong Hyun Ahn, Sungyoung Lee, Seong Tae Kim

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

Comments AAAI2025

OpenTab: Advancing Large Language Models as Open-domain Table Reasoners

Kezhi Kong, Jiani Zhang, Zhengyuan Shen, Balasubramaniam Srinivasan, Chuan Lei, Christos Faloutsos, Huzefa Rangwala, George Karypis

专题命中 图谱与结构化RAG ：retriever(abstract)

Comments Accepted by ICLR 2024

BioBridge: Bridging Biomedical Foundation Models via Knowledge Graphs

Zifeng Wang, Zichen Wang, Balasubramaniam Srinivasan, Vassilis N. Ioannidis, Huzefa Rangwala, Rishita Anubhai

专题命中 图谱与结构化RAG ：retriever(abstract)

Comments ICLR 2024

A Retrieve-and-Edit Framework for Predicting Structured Outputs

Tatsunori B. Hashimoto, Kelvin Guu, Yonatan Oren, Percy Liang

专题命中 图谱与结构化RAG ：retriever(abstract)

Comments To appear, NeurIPS 2018

VLD-RAG: Agentic Vision-Language Retrieval-Augmented Generation for Long, Visually-Rich Multi-Page Documents

VLD-RAG：用于长的、视觉丰富的多页文档的智能视觉语言检索增强生成

Seonok Kim

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

AI总结 研究针对视觉丰富的长文档问答的多模态检索增强生成，提出VLD-RAG框架，构建多模态索引并采用混合检索策略，经智能体工作流程协调，在相关基准上提升了证据页面检索及问答表现，凸显协调验证与混合检索的重要性。

MG$^2$-RAG: Multi-Granularity Graph for Multimodal Retrieval-Augmented Generation

MG$^2$-RAG：多粒度图用于多模态检索增强生成

Sijun Dai, Qiang Huang, Xiaoxing You, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 MG$^2$-RAG通过构建层次化多模态知识图谱，融合文本与视觉信息，提升多模态检索与生成性能，实验显示其在四个任务中均取得最佳效果，同时显著提升效率。

Event-Causal RAG: A Retrieval-Augmented Generation Framework for Long Video Reasoning in Complex Scenarios

事件因果RAG：一种用于长视频复杂场景中长视频推理的检索增强生成框架

Peizheng Yan, Yu Zhao, Liang Xie, Juntong Qi, Mingming Wang, Erwei Yin

机构 * Tianjin Key Lab of Intelligent Unmanned Swarm Tech & System（天津智能集群技术与系统重点实验室） ； Tianjin University（天津大学） ； Institute of Computing and Intelligence（计算与智能研究所） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tianjin Artificial Intelligence Innovation Center（天津人工智能创新中心） ； Defense Innovation Institute Academy of Military Sciences（国防科技创新研究院） ； School of Future Technology（未来技术学院） ； Shanghai University（上海大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Event-Causal RAG框架，通过事件因果图和双存储记忆实现长视频推理，优于传统方法，在多事件整合和因果推理任务中表现更优，同时提升内存效率和流式性能。

RAG-Audio: Retrieval-Augmented Generation for Faithful Brain-to-Audio Reconstruction

RAG-Audio：用于忠实脑电信号到音频重建的检索增强生成

Ambuj Mehrish, Sebastiano Vascon

机构 * CVML Lab（CVML实验室） 纠错

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

AI总结 RAG-Audio通过检索真实音频样本初始化生成器采样轨迹，缓解脑电到音频生成的先验主导问题，在Brain2Music数据集上提升了刺激识别准确率并大幅降低Fréchet音频距离。

GraphLoom: Reliability-Calibrated Graph Evidence Routing for Multimodal KG-RAG

GraphLoom：面向多模态KG-RAG的可靠性校准图证据路由

Zafar Ali, Asad Khan, Aalia Malik, Pavlos Kefalas

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Aristotle University（亚里士多德大学） ； Dashub（达舒布） 纠错

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

AI总结 提出GraphLoom框架，通过可靠性校准的图证据路由实现多模态KG-RAG，在ScienceQA等数据集上提升了答案质量与证据忠实度。

Digitizing Coaching Intelligence: An Agentic Framework for Holistic Athlete Profiling using VLM and RAG

数字化教练智能：基于VLM和RAG的整体运动员画像智能体框架

Deep Ghosal, Ishani Sen, Wazib Ansar, Amlan Chakrabarti

机构 * A.K. Choudhury School of Information Technology University of Calcutta（A.K.楚德里信息科技学院印度加尔各答大学） 纠错

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

AI总结 提出基于LLM的混合智能体框架，结合计算机视觉与视觉语言模型，通过3×3智能网格分块策略降低计算开销，并引入LLM-as-a-Judge自校正循环和双持久化RAG管道，实现符合印度体育局标准的自动化整体运动员评估。

Comments 16 pages

Automating Iconclass: LLMs and RAG for Large-Scale Classification of Religious Woodcuts

自动化Iconclass：LLM和RAG用于大规模宗教木刻版画分类

Drew B. Thomas

机构 * University College Dublin（都柏林大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；vector search(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出利用LLM和向量数据库结合RAG技术，实现早期现代宗教图像的高效分类，通过全页上下文生成描述并匹配Iconclass代码，提升分类精度至92%。

Comments 29 pages, 7 figures. First presented at the "Digital Humanities and Artificial Intelligence" conference at the University of Reading on 17 June 2024

Journal ref Digital Culture and Education 16(3):161-182, 2026

QV-PIC: Query-Aware Visual Position-Independent Caching for Efficient RAG Serving

QV-PIC：面向高效RAG服务的查询感知视觉位置无关缓存

Yilin Liu, Rui Meng, Wangze Ni, Jianxin Yan, Heng Cao, Libin Zheng, Peng Cheng, Jinfei Liu

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

AI总结 QV-PIC是一种查询感知双分辨率PIC复用框架，通过离线编译视觉缓存、在线分分辨率处理，解决渲染图像PIC质量下降问题，在6项RAG任务中显著提升F1并降低TTFT。

Tell Me: An LLM-powered Mental Well-being Assistant with RAG, Synthetic Dialogue Generation, and Agentic Planning

Tell Me：基于LLM的心理健康助手，集成RAG、合成对话生成与智能体规划

Trishala Jayesh Ahalpara

机构 * Fujitsu Research of America（富士通美国研究） 纠错

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

AI总结 提出Tell Me系统，利用大语言模型通过RAG实现个性化对话、合成客户-治疗师对话生成以及智能体规划生成自我护理计划，旨在提供可及的心理支持而非替代专业治疗。

Comments 8 pages, 2 figures, 1 Table. Submitted to the Computation and Language (cs.CL) category. Uses the ACL-style template. Code and demo will be released at: https://github.com/trystine/Tell_Me_Mental_Wellbeing_System

SMA: Who Said That? Auditing Membership Leakage in Semi-Black-box RAG Controlling

SMA：谁说的？半黑盒RAG控制中的成员泄露审计

Shixuan Sun, Siyuan Liang, Jianjie Huang, Jingzhi Li, Xiaochun Cao

机构 * Sun Yat-Sen University（孙中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Chinese Academy of Science（中国科学院大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 本研究针对半黑盒RAG控制中的成员泄露问题，提出首个源感知成员审计SMA，通过零阶优化归因估计机制与跨模态归因技术，实现生成内容的细粒度来源归因，为复杂生成系统的数据来源审计提供新视角。

DualG-MRAG: Decoupling Macro-Reasoning and Micro-Matching for Multimodal Retrieval-Augmented Generation

DualG-MRAG：面向多模态检索增强生成的宏观推理与微观匹配解耦框架

Jiacheng Tao, Qingyun Sun, Haonan Yuan, Ziwei Zhang, Jianxin Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； SKLCCSE 纠错

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

AI总结 针对多模态RAG在复杂多跳推理中存在的问题，本文提出DualG-MRAG框架，通过解耦宏观推理与微观匹配抑制检索噪声，经实验验证其在证据召回和问答准确率上优于基线。

Comments Accepted to the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026). 12 pages

Zero-Effort Image-to-Music Generation: An Interpretable RAG-based VLM Approach

零努力图像到音乐生成：一种可解释的基于RAG的视觉语言模型方法

Zijian Zhao, Dian Jin, Zijing Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； The Hong Kong Polytechnic University Hong Kong China（香港理工大学香港中国） ； The University of Hong Kong Hong Kong China（香港大学香港中国） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于RAG的视觉语言模型方法，实现图像到音乐生成，通过ABC记谱法连接文本与音乐模态，并利用多模态检索增强生成和自反思技术，提供高可解释性且低计算成本的音乐生成方案。

MIRROR: Novelty-Constrained Memory-Guided MCTS Red-Teaming for Agentic RAG

MIRROR: 基于新颖性约束的记忆引导MCTS红队测试用于智能体RAG

Inderjeet Singh, Andrés Murillo, Motoyoshi Sekiya, Yuki Unno, Junichi Suga

机构 * Fujitsu Research of Europe, United Kingdom（欧洲富士通研究机构，英国） ； Fujitsu Limited, Japan（日本富士通有限公司） 纠错

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

AI总结 提出MIRROR框架，通过记忆引导蒙特卡洛树搜索和显式新颖性约束，在多模态智能体RAG系统的四个攻击面上实现高攻击成功率，并降低跨表面方差。

Comments 6 pages, 2 figures. Accepted at the 2026 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026), IEEE WCCI 2026; presented as an oral talk. Code and ART-SafeBench benchmark: https://github.com/FujitsuResearch/mirror

MAGE-RAG: Multigranular Adaptive Graph Evidence for Agentic Multimodal RAG in Long-Document QA

MAGE-RAG：面向长文档问答的多粒度自适应图证据多模态RAG

Yilong Zuo, Xunkai Li, Jing Yuan, Qiangqiang Dai, Hongchao Qin, Ronghua Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出MAGE-RAG框架，通过离线构建包含页面和元素节点的证据图，在线自适应构建证据子图，平衡证据覆盖与噪声控制，在长文档多模态问答中取得最优性能。

MM-PoisonRAG: Disrupting Multimodal RAG with Local and Global Poisoning Attacks

MM-PoisonRAG：通过局部和全局投毒攻击破坏多模态RAG

Hyeonjeong Ha, Qiusi Zhan, Jeonghwan Kim, Dimitrios Bralios, Saikrishna Sanniboina, Nanyun Peng, Kai-Wei Chang, Daniel Kang, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出MM-PoisonRAG框架，通过局部投毒攻击（LPA）和全局投毒攻击（GPA）两种策略，系统研究多模态检索增强生成（RAG）在知识投毒下的脆弱性，实验表明攻击成功率高达56%且能绕过现有防御。

Comments Code is available at https://github.com/HyeonjeongHa/MM-PoisonRAG

From Scenes to Elements: Multi-Granularity Evidence Retrieval for Verifiable Multimodal RAG

从场景到元素：面向可验证多模态RAG的多粒度证据检索

Guanhua Chen, Chuyue Huang, Yutong Yao, Shudong Liu, Xueqing Song, Lidia S. Chao, Derek F. Wong

机构 * NLP 2 CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（NLP2CT实验室，计算机与信息科学系，澳门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GranuRAG框架，通过多粒度跨模态对齐和元素级检索，解决多模态RAG中粗粒度证据与细粒度查询不匹配的问题，提升可验证性。

VLADriver-RAG: Retrieval-Augmented Vision-Language-Action Models for Autonomous Driving

VLADriver-RAG：基于检索增强的视觉-语言-动作模型用于自动驾驶

Rui Zhao, Haofeng Hu, Zhenhai Gao, Jiaqiao Liu, Gao Fei

机构 * College of Automotive Engineering（汽车工程学院） ； The National Key Laboratory of Automotive Chassis Integration and Bionics（汽车底盘集成与生物力学国家级重点实验室） ； ReeFocus AI Technology（ReeFocus人工智能技术） 纠错

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

AI总结 本文提出VLADriver-RAG，通过构建结构化的历史知识，提升自动驾驶中长尾场景的泛化能力，采用视觉到场景机制和场景对齐嵌入模型，结合查询驱动的VLA骨干网络，实现高精度轨迹合成。

Retina-RAG: Retrieval-Augmented Vision-Language Modeling for Joint Retinal Diagnosis and Clinical Report Generation

Retina-RAG：基于检索增强的视觉-语言模型用于联合视网膜诊断和临床报告生成

Abdelrahman Zaian, Sheethal Bhat, Mohamed Abdalkader, Andreas Maier

机构 * Friedrich-Alexander-Universität（弗里德里希-亚历山大大学） 纠错

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

AI总结 Retina-RAG通过整合高精度视网膜分类器和参数高效视觉语言模型，实现糖尿病视网膜病变分级、黄斑水肿检测及报告生成，优于现有方法，且在单块消费级GPU上运行。

Comments 10 pages, 5 figures. Submitted to MICCAI 2026

From Clouds to Hallucinations: Atmospheric Retrieval Hijacking in Remote Sensing Vision-Language RAG

从云层到幻觉：遥感视觉-语言RAG中的大气检索劫持

Jiaju Han, Chao Li, Chengyin Hu, Qike Zhang, Xuemeng Sun, Xin Wang, Fengyu Zhang, Xiang Chen, Yiwei Wei, Jiahuan Long, Jiujiang Guo

机构 * China University of Petroleum, Beijing at Karamay（中国石油大学（北京）克拉玛依校区） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究提出CloudWeb攻击，通过修改输入图像实现遥感多模态RAG中的大气证据劫持，展示了大气变化对检索阶段的影响，并揭示了自然外观的天气变化可能破坏证据检索。

Purifying Multimodal Retrieval: Fragment-Level Evidence Selection for RAG

净化多模态检索：用于RAG的片段级证据选择

Xihang Wang, Zihan Wang, Chengkai Huang, Cao Liu, Ke Zeng, Quan Z. Sheng, Lina Yao

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出FES-RAG框架，通过片段级证据选择提升多模态检索效果，减少噪声干扰，实验显示在M2RAG基准上性能提升27%。

UniDoc-RL: Coarse-to-Fine Visual RAG with Hierarchical Actions and Dense Rewards

UniDoc-RL: 基于分层动作和密集奖励的粗到细视觉RAG

Jun Wang, Shuo Tan, Zelong Sun, Tiancheng Gu, Yongle Zhao, Ziyong Feng, Kaicheng Yang, Zhiwu Lu

机构 * DeepGlint-AI 纠错

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

AI总结 UniDoc-RL通过分层动作空间和密集奖励方案，提升视觉RAG系统的细粒度视觉语义处理能力，实现端到端训练，实验显示优于现有方法。

Comments 17 pages, 11 figures