RAG / 检索增强生成

Cross-modal RAG: Sub-dimensional Text-to-Image Retrieval-Augmented Generation

Mengdan Zhu, Senhao Cheng, Guangji Bai, Yifei Zhang, Liang Zhao

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(title,abstract)；retriever(abstract)；hybrid retrieval(abstract)

When Do Multimodal and Graph-Augmented RAG Help? A Controlled Evaluation for Document Question Answering

多模态和图增强的检索增强生成（RAG）何时有用？文档问答的对照评估

Sokipriala Jonah

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

AI总结 研究文档问答中多模态和图增强RAG的作用，提出用多模态图-RAG架构，通过独立检索并融合文本、图和视觉证据源来评估效果。经实验发现其价值取决于多种因素，如检索设计等，还揭示了一些相关问题，如图像检索及生成器效率对结果的影响。

Comments 8 pages, 3 figures

Code-Level Cost Function Generation for Spatial Image Steganography Using RAG-Enhanced Large Language Models

使用RAG增强大语言模型进行空间图像隐写术的代码级成本函数生成

Yige Wang, Shiqi Yi, Hanzhou Wu

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

AI总结 该研究针对空间图像隐写术成本函数设计难题，提出利用RAG增强大语言模型的进化系统，含SE-RAG模块及反馈机制。实验表明，此框架安全性更高，还提升了代码执行率并降低搜索成本，凸显结合大语言模型与领域知识的优势。

LongLive-RAG: A General Retrieval-Augmented Framework for Long Video Generation

LongLive-RAG: 一种用于长视频生成的通用检索增强框架

Qixin Hu, Shuai Yang, Wei Huang, Song Han, Yukang Chen

机构 * NVIDIA ； USC（美国大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出LongLive-RAG框架，通过将自回归视频生成中的历史潜变量作为可检索记忆，利用查询嵌入检索相关历史潜变量并引入窗口时间增量损失，以减轻滑动窗口注意力导致的误差累积，提升长视频生成质量。

Comments 20 pages, 7 figures, 4 tables

Navigating the Emotion Tree: Hierarchical Hyperbolic RAG for Multimodal Emotion Recognition

在情绪树中导航：用于多模态情绪识别的分层双曲RAG

Zeheng Wang, Bo Zhao, Yijie Zhu, Zhishu Liu, Hui Ma, Ruixin Zhang, Shouhong Ding, Qianyu Xie, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（广东东莞大亚湾大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出HyperEmo-RAG，一种利用结构化情绪知识库的检索增强生成框架，通过双曲空间嵌入和证据图构建来提升多模态情绪识别的性能。

HAM-RAG: Hierarchy-Aware Multimodal RAG for Structure-Faithful Interleaved Generation

HAM-RAG：面向结构保真交错生成的层级感知多模态检索增强生成

Yin Li, Ziyang Hu, Zhiyu Guo, Xiangyu Liu, Wenbin Li, Boo-Ho Yang, Rav Lawana, Ziyue Li, Wei Zeng, Fugee Tsung

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

AI总结 本文针对现有多模态RAG方法丢失结构化文档层级信息的问题，提出HAM-RAG框架，引入HAM-Bench基准验证，使多模态平均性能提升17.3%，为可靠多模态助手提供了层级感知的基础信号。

MultiDocFusion: Hierarchical and Multimodal Chunking Pipeline for Enhanced RAG on Long Industrial Documents

多文档融合：一种用于长工业文档增强RAG的分块流程

Joongmin Shin, Chanjun Park, Jeongbae Park, Jaehyung Seo, Heuiseok Lim

机构 * Human-inspired AI Research（人机协同人工智能研究所） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； School of Software（软件学院） 纠错

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

AI总结 针对长工业文档结构复杂的问题，提出MultiDocFusion分块流程，结合视觉解析、OCR提取、层次结构重建和DFS分组，提升RAG检索精度和问答质量。

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

TAP-RAG: Task-Aware Policy Control for Long-Document Multimodal Question Answering

TAP-RAG：用于长文档多模态问答的任务感知策略控制

Zhong Ji, Keqi Jin, Yan Zhang, Jiasheng Li

机构 * School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） ； The International Joint Institute of Tianjin University（天津大学国际联合学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)

AI总结 研究长文档多模态问答，提出TAP-RAG框架，含任务感知策略控制器及两个执行器，能预测任务先验、估计证据信号并生成策略，在多模态文档图上扩展证据，在相关数据集上取得最佳总体准确率。

Comments 18 pages, 6 figures, 9 tables

Modality Relevance is not Modality Utility: Post-hoc Selective Modality Escalation for Cost-Aware Multimodal RAG

模态相关性并非模态效用：用于成本感知多模态RAG的事后选择性模态升级

Xue Li, Yiming Gai

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新研究院，北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态检索增强生成中模态选择决策点问题，提出事后选择性模态升级方法，先低成本从文本和表格回答，再按需支付VLM证据费用，校准路由器决定是否升级，在MultiModalQA上减少视觉调用并缩小与神谕升级率差距，扩展了路由信号层次结构。

Towards Developing a Multimodal Chat Assistant for University Stakeholders: RAG-based Approach

面向大学利益相关者的多模态聊天助手开发：基于RAG的方法

Md Abu Hanif Shaikh, Abdullah Al Shafi

机构 * Institute of Information and Communication Technology, Khulna University of Engineering & Technology（信息与通信技术研究所，库尔纳工程技术大学） 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 针对大学利益相关者获取信息困难的问题，提出基于检索增强生成的多模态聊天系统，结合大语言模型与语义检索，支持文本和图像查询，将幻觉率从31.7%降至6.6%。

Comments Accepted at 2025 28th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT)

Journal ref 2025 28th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT)

TechRAG: Evidence-Gated Multimodal Agentic RAG for Technical Literature Reasoning

TechGraphRAG：面向技术文献推理的智能图增强RAG框架

Kanwar Bharat Singh

机构 * Global Tire Intelligence and Solutions (GTIS)（全球轮胎智能与解决方案（GTIS）） ； The Goodyear Tire & Rubber Company（固特异轮胎与橡胶公司） 纠错

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

AI总结 提出一种13步自主流水线的智能检索增强生成框架，通过证据充分性评分、知识图谱遍历和自校正生成，支持领域特定技术文献推理。

Decoupling Semantics and Logic: A Training-Free Coarse-to-Fine Pipeline for Video Retrieval-Augmented Generation

解耦语义与逻辑：一种无需训练的从粗到精的视频检索增强生成流水线

Jiaxin Dai, Zehang Wei, Jiamin Yan, Xiang Xiang

机构 * School of Computer Science & Tech, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of AI and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的两阶段级联视频RAG流水线，通过解耦语义检索与逻辑推理，实现跨语言长视频理解、严格角色遵循和零幻觉时间定位。

Comments To be presented at ACL 2026 MAGMAR Workshop (Oral; Retrieval leaderboard No.1)

Seeing Through the MiRAGE: Evaluating Multimodal Retrieval Augmented Generation

看穿MiRAGE：评估多模态检索增强生成

Alexander Martin, William Walden, Reno Kriz, Dengjia Zhang, Kate Sanders, Eugene Yang, Chihsheng Jin, Benjamin Van Durme

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Human Language Technology Center of Excellence（人类语言技术卓越中心） 纠错

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

AI总结 提出MiRAGE框架，通过InfoF1和CiteF1指标评估多模态RAG的事实性和引用支持，并验证其与人工判断的一致性。

Comments https://github.com/alexmartin1722/mirage

LFRAG: Layout-oriented Fine-grained Retrieval-Augmented Generation on Multimodal Document Understanding

LFRAG：面向布局的多模态文档理解中的细粒度检索增强生成

Yifan Zhu, Yu Mi, Yue Lu, Yanchu Guan, Zhixuan Chu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Zhejiang University Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）浙江大学区块链与数据安全研究院） 纠错

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

AI总结 提出LFRAG框架，通过布局分割和语义-布局融合编码器实现从页面级到块级的细粒度检索，提升多模态文档检索精度并减少生成冗余，在LFDocQA基准上取得最优性能。

Vis-Poison: Poisoning Visual Knowledge in Multimodal Retrieval-Augmented Generation

Vis-Poison：多模态检索增强生成中的视觉知识投毒攻击

Rujin Liang, Zhongpu Chen, Yuhao Lei, Xin Miao

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Vis-Poison攻击，通过自动化多智能体方法构建视觉合理的被投毒图像，在黑盒设置下对多模态RAG系统实现40.16%-65.40%的攻击成功率，且对仅依赖参数知识的MLLM平均成功率超60%。

Comments Findings of EMNLP, 2026

Trust Before Fusion: QIMG-7 and Source-Aware Resolution for Polluted Multimodal RAG

融合前的信任：用于受污染多模态RAG的QIMG-7和源感知分辨率

Saadeldine Eletter, Owais Aijaz, Preslav Nakov

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 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 研究多模态检索增强生成中受污染内容问题，提出QIMG-7基准。针对朴素多模态融合脆弱问题，提出源感知信任分辨率（SATR），Field-Selector变体效果最佳，结果支持选择性信任，显式文本可靠性建模是收益主要驱动因素。

Comments 23 pages, 6 figures, 23 tables. Preprint under review

Uncertainty Quantification for Multimodal Retrieval Augmented Generation

多模态检索增强生成的不确定性量化

Simon Binz, Heydar Soudani, Faegheh Hasibi

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

AI总结 提出 LeMUQ 方法，通过多模态和检索感知的概率信号建模不确定性，提升多模态 RAG 系统的可靠性，AUROC 平均提升 3.8%。

Knowledge Poisoning Attacks on Medical Multi-Modal Retrieval-Augmented Generation

针对医疗多模态检索增强生成的知识污染攻击

Peiru Yang, Haoran Zheng, Tong Ju, Shiting Wang, Wanchun Ni, Jiajun Liu, Shangguang Wang, Yongfeng Huang, Tao Qi

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出M³Att框架，针对医疗多模态RAG系统，通过在文本数据中注入隐蔽虚假信息并利用配对视觉数据作为查询无关触发器，提升检索概率，从而在不依赖用户查询先验知识的情况下实现知识污染攻击。

Comments Accepted by ACL 2026

MultiFinRAG: An Optimized Multimodal Retrieval-Augmented Generation (RAG) Framework for Financial Question Answering

MultiFinRAG：一种优化的多模态检索增强生成（RAG）框架，用于金融问答

Chinmay Gondhalekar, Urjitkumar Patel, Fang-Chun Yeh

机构 * S&P Global Ratings（标普全球评级） 纠错

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

AI总结 MultiFinRAG通过多模态提取和分层回退策略，提升金融问答任务中跨模态推理的准确性，比ChatGPT-4o在复杂任务上高19个百分点。

Comments Preprint Copy

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData), Macau, China

HM-RAG: Hierarchical Multi-Agent Multimodal Retrieval Augmented Generation

Pei Liu, Xin Liu, Ruoyu Yao, Junming Liu, Siyuan Meng, Ding Wang, Jun Ma

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

PhysRAG: Enhancing Physics-Awareness in Video Generation via Retrieval-Augmented Generation

PhysRAG: 通过检索增强生成提升视频生成中的物理感知

Kexu Cheng, Zicheng Liu, Mingju Gao, Chunhe Song, Hao Tang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） 纠错

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

AI总结 提出PhysRAG管道，利用检索增强生成（RAG）和可学习查询注入物理知识，在7K高质量视频上训练，在PhyGenBench和VBench上达到最优视觉质量和物理规则遵从性。

Comments Accepted to ECCV 2026

LVLM-Aware Multimodal Retrieval for RAG-Based Medical Diagnosis with General-Purpose Models

面向RAG的医疗诊断的LVLM感知多模态检索

Nir Mazor, Tom Hope

机构 * School of Computer Science and Engineering, The Hebrew University of Jerusalem（希伯来大学耶路撒冷分校计算机科学与工程学院） ； The Allen Institute for AI (AI2)（人工智能研究院（AI2）） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retriever(abstract)

AI总结 本文提出轻量级机制提升检索增强LVLM的诊断性能，通过轻量微调和通用模型实现临床分类和VQA任务的竞争力结果，并分析不一致检索预测问题。

AIC CTU@AVerImaTeC: dual-retriever RAG for image-text fact checking

AIC CTU@AVerImaTeC：双检索器RAG用于图像-文本事实核查

Herbert Ullrich, Jan Drchal

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

AI总结 AIC CTU@AVerImaTeC提出双检索器RAG方法，通过结合文本和图像检索模块，实现高效的图像-文本事实核查，具有低运行成本和易复现性。

FastV-RAG: Towards Fast and Fine-Grained Video QA with Retrieval-Augmented Generation

FastV-RAG: 向快速且细粒度的视频问答迈进：基于检索增强生成的框架

Gen Li, Peiyu Liu

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； University of International Business and Economics（国际商务经济大学） 纠错

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

AI总结 FastV-RAG通过引入推测解码和基于相似性的过滤策略，提升视频问答任务的效率和准确性。

Multi-RAG: A Multimodal Retrieval-Augmented Generation System for Adaptive Video Understanding

Mingyang Mao, Mariela M. Perez-Cabarcas, Utteja Kallakuri, Nicholas R. Waytowich, Xiaomin Lin, Tinoosh Mohsenin

机构 * Johns Hopkins Whiting School of Engineering（约翰霍普金斯大学惠廷工程学院） ； DEVCOM Army Research Laboratory（国防部陆军研究实验室） 纠错

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

Visual-RAG: Benchmarking Text-to-Image Retrieval Augmented Generation for Visual Knowledge Intensive Queries

Yin Wu, Quanyu Long, Jing Li, Jianfei Yu, Wenya Wang

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

Comments 21 pages, 6 figures, 17 tables

Fashion-RAG: Multimodal Fashion Image Editing via Retrieval-Augmented Generation

Fulvio Sanguigni, Davide Morelli, Marcella Cornia, Rita Cucchiara

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） ； University of Pisa（比萨大学） 纠错

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

Comments IJCNN 2025

RAG-Check: Evaluating Multimodal Retrieval Augmented Generation Performance

Matin Mortaheb, Mohammad A. Amir Khojastepour, Srimat T. Chakradhar, Sennur Ulukus

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

MM-BizRAG: Rethinking Multimodal Retrieval-Augmented Generation for General Purpose Enterprise Q&A

MM-BizRAG：面向通用企业问答的多模态检索增强生成再思考

Hanoz Bhathena, Parin Rajesh Jhaveri, Rohan Mittal, Prateek Singh, Aymen Kallala, Rachneet Kaur, Yiqiao Jin, Zhen Zeng, Adwait Ratnaparkhi, Denis Kochedykov

机构 * JPMorgan Chase & Co.（摩根大通公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出MM-BizRAG框架，通过文档结构感知分割和布局感知解析，结合统一LLM驱动的工件转换与推理时多模态组装，无需微调即可提升企业文档问答性能，在异构企业数据集和两个公开基准上超越基线最多32个百分点。

Comments Accepted at ACL 2026 (Industry Track)

VaccineRAG: Boosting Multimodal Large Language Models' Immunity to Harmful RAG Samples

Qixin Sun, Ziqin Wang, Hengyuan Zhao, Yilin Li, Kaiyou Song, Linjiang Huang, Xiaolin Hu, Qingpei Guo, Si Liu

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval augmented generation(abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)