RAG / 检索增强生成

DICE: Discrete Interpretable Comparative Evaluation with Probabilistic Scoring for Retrieval-Augmented Generation

DICE：基于概率评分的离散可解释比较评估用于检索增强生成

Shiyan Liu, Jian Ma, Rui Qu

机构 * School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 DICE提出一种基于概率评分的两阶段框架，提升RAG评估的可解释性和稳健性，通过透明判断和系统性错误诊断，实现高效且可信的评估。

Comments Accepted at ResponsibleFM @ NeurIPS 2025

BiCA: Effective Biomedical Dense Retrieval with Citation-Aware Hard Negatives

BiCA: 基于引用感知的生物医学密集检索

Aarush Sinha, Pavan Kumar S, Roshan Balaji, Nirav Pravinbhai Bhatt

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(title,abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 BiCA通过利用引用链接生成引用感知硬负样本，提升生物医学领域密集检索性能，实现零样本检索和长尾主题的优越表现。

Comments Accepted for oral presentation at AAAI 2026

MedBioRAG: Semantic Search and Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models for Medical and Biological QA

MedBioRAG: 基于大语言模型的语义搜索与检索增强生成用于医学和生物学问答

Seonok Kim

机构 * Seonok Kim（独立研究者） 纠错

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

AI总结 MedBioRAG通过结合语义搜索、文档检索和监督微调，提升医学和生物学问答任务的性能。

Comments Submitted to ACL 2025. 9 pages, 4 figures, 5 tables (including 2 appendix tables)

On the Consistency of Multilingual Context Utilization in Retrieval-Augmented Generation

在检索增强生成中多语言上下文利用的一致性

Jirui Qi, Raquel Fernández, Arianna Bisazza

机构 * Center for Language and Cognition (CLCG), University of Groningen（格罗宁根大学语言与认知中心） ； Institute for Logic, Language and Computation (ILLC), University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学逻辑、语言与计算研究所） 纠错

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

AI总结 研究探讨LLMs在多语言RAG中利用不同语言上下文的一致性，发现其能提取异语言信息但难以生成正确语言答案。

Comments Best Paper Award at MRL Workshop 2025, colocated with EMNLP 2025. All codes and data are released at https://github.com/Betswish/mRAG-Context-Consistency

Experiments with Large Language Models on Retrieval-Augmented Generation for Closed-Source Simulation Software

在闭源仿真软件上使用检索增强生成进行大型语言模型实验

Andreas Baumann, Peter Eberhard

机构 * Institute of Engineering and Computational Mechanics, University of Stuttgart（工程与计算力学研究所，斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 本研究测试了RAG系统在闭源仿真软件Pasimodo中的表现，发现定制信息提供能显著提升响应质量，凸显了改进闭源仿真模型信息检索的重要性。

Comments 16 pages, 6 tables, 2 figures

BookRAG: A Hierarchical Structure-aware Index-based Approach for Retrieval-Augmented Generation on Complex Documents

BookRAG: 一种面向复杂文档的基于层次结构的索引方法用于检索增强生成

Shu Wang, Yingli Zhou, Yixiang Fang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 BookRAG通过构建层次化索引结构，提升复杂文档在问答任务中的检索与生成性能。

SHRAG: AFrameworkfor Combining Human-Inspired Search with RAG

SHRAG：一种结合人类启发式搜索与RAG的框架

Hyunseok Ryu, Wonjune Shin, Hyun Park

机构 * Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University)（俄罗斯人民友谊大学） ； Joint Institute for Nuclear Research（联合核子研究中心） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Skövde（斯德哥尔摩大学） ； Department of AI Convergence（人工智能融合部门） ； College of Information Computing（信息计算学院） 纠错

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

AI总结 SHRAG结合人类启发式搜索与RAG，提升检索精度与生成可靠性，实现多语言高效问答。

Comments 10 pages, 4 figures, 1 table, 1 algorithm, 3 prompts

Breaking It Down: Domain-Aware Semantic Segmentation for Retrieval Augmented Generation

拆解难题：面向检索增强生成的领域感知语义分割

Aparajitha Allamraju, Maitreya Prafulla Chitale, Hiranmai Sri Adibhatla, Rahul Mishra, Manish Shrivastava

机构 * International Institute of Information Technology, Hyderabad, India（国际信息科技学院，海得拉巴，印度） 纠错

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

AI总结 本文提出两种高效的语义分块方法PSC和MFC，通过PubMed数据训练，提升了检索增强生成的性能和跨领域泛化能力。

HyperbolicRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Hyperbolic Representations

HyperbolicRAG: 通过双曲表示增强检索增强生成

Linxiao Cao, Ruitao Wang, Jindong Li, Zhipeng Zhou, Menglin Yang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 HyperbolicRAG通过整合双曲几何提升基于图的检索增强生成，以更准确地捕捉语义和层次结构关系。

Comments 12 pages

REIC: RAG-Enhanced Intent Classification at Scale

Ziji Zhang, Michael Yang, Zhiyu Chen, Yingying Zhuang, Shu-Ting Pi, Qun Liu, Rajashekar Maragoud, Vy Nguyen, Anurag Beniwal

机构 * Amazon.com Inc（亚马逊公司） 纠错

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

Comments Accepted by EMNLP 2025 (Industry Track)

Aligning Extraction and Generation for Robust Retrieval-Augmented Generation

Hwanjun Song, Jeonghwan Choi, Minseok Kim

机构 * Meta ； Institute for Clarity in Documentation（清晰文档研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（Inria 巴黎-罗克quencourt 分所） ； Rajiv Gandhi University（拉朱·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒尔研究实验室） 纠错

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

Comments Accepted at ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM) 2026

Retrieval-Augmented Generation in Medicine: A Scoping Review of Technical Implementations, Clinical Applications, and Ethical Considerations

Rui Yang, Matthew Yu Heng Wong, Huitao Li, Xin Li, Wentao Zhu, Jingchi Liao, Kunyu Yu, Jonathan Chong Kai Liew, Weihao Xuan, Yingjian Chen, Yuhe Ke, Jasmine Chiat Ling Ong, Douglas Teodoro, Chuan Hong, Daniel Shi Wei Ting, Nan Liu

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

ConvMix: A Mixed-Criteria Data Augmentation Framework for Conversational Dense Retrieval

Fengran Mo, Jinghan Zhang, Yuchen Hui, Jia Ao Sun, Zhichao Xu, Zhan Su, Jian-Yun Nie

机构 * Fengran Mo 1（摩峰ran 1） ； Jinghan Zhang 2（张 Jinghan 2） ； Yuchen Hui 1（慧 Yuchen 1） ； Jia Ao Sun 1（Sun Jia Ao 1） ； Zhichao Xu 3（徐 Zhichao 3） ； Zhan Su 1（苏 Zhan 1） ； Jian-Yun Nie 1（Nie Jian-Yun 1） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(title,abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

Comments Accepted by AAAI 2026

Privacy-Preserving Retrieval-Augmented Generation with Differential Privacy

Tatsuki Koga, Ruihan Wu, Zhiyuan Zhang, Kamalika Chaudhuri

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

FB-RAG: Improving RAG with Forward and Backward Lookup

Kushal Chawla, Alfy Samuel, Anoop Kumar, Daben Liu

机构 * Capital One 纠错

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

Comments Accepted at Findings of AACL 2025

A Decentralized Retrieval Augmented Generation System with Source Reliabilities Secured on Blockchain

Yining Lu, Wenyi Tang, Max Johnson, Taeho Jung, Meng Jiang

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

Customized Retrieval-Augmented Generation with LLM for Debiasing Recommendation Unlearning

Haichao Zhang, Chong Zhang, Peiyu Hu, Shi Qiu, Jia Wang

机构 * Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） 纠错

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

Comments 10 pages, 4 figures. Accepted ICDM 2025 (IEEE International Conference on Data Mining)

Separate the Wheat from the Chaff: Winnowing Down Divergent Views in Retrieval Augmented Generation

Song Wang, Zihan Chen, Peng Wang, Zhepei Wei, Zhen Tan, Yu Meng, Cong Shen, Jundong Li

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

Comments EMNLP Main 2025

Metadata-Driven Retrieval-Augmented Generation for Financial Question Answering

Michail Dadopoulos, Anestis Ladas, Stratos Moschidis, Ioannis Negkakis

机构 * Aristotle University of Thessaloniki（塞萨洛尼基亚里士多德大学） ； University of Macedonia（马其顿大学） ； University of Plymouth（普利茅斯大学） 纠错

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

Comments Preprint version submitted to the International Journal of Accounting Information Systems; currently under major revision. 20 pages, 1 figure, 1 table

The Distracting Effect: Understanding Irrelevant Passages in RAG

Chen Amiraz, Florin Cuconasu, Simone Filice, Zohar Karnin

机构 * Technology Innovation Institute（技术创新研究所） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） 纠错

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

Influence Guided Context Selection for Effective Retrieval-Augmented Generation

Jiale Deng, Yanyan Shen, Ziyuan Pei, Youmin Chen, Linpeng Huang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

R3-RAG: Learning Step-by-Step Reasoning and Retrieval for LLMs via Reinforcement Learning

Yuan Li, Qi Luo, Xiaonan Li, Bufan Li, Qinyuan Cheng, Bo Wang, Yining Zheng, Yuxin Wang, Zhangyue Yin, Xipeng Qiu

机构 * School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机学院） 纠错

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

CausalRAG: Integrating Causal Graphs into Retrieval-Augmented Generation

Nengbo Wang, Xiaotian Han, Jagdip Singh, Jing Ma, Vipin Chaudhary

机构 * Department of Computer and Data Sciences, Case Western Reserve University（计算机与数据科学系，凯斯西储大学） ； Department of Design and Innovation, Case Western Reserve University（设计与创新系，凯斯西储大学） 纠错

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

Comments Accepted at Findings of ACL 2025

Zero-Shot Vehicle Model Recognition via Text-Based Retrieval-Augmented Generation

Wei-Chia Chang, Yan-Ann Chen

机构 * Yuan Ze University（元智大学） 纠错

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

Comments Accepted by The 38th Conference of Open Innovations Association FRUCT, 2025

METIS: Fast Quality-Aware RAG Systems with Configuration Adaptation

Siddhant Ray, Rui Pan, Zhuohan Gu, Kuntai Du, Shaoting Feng, Ganesh Ananthanarayanan, Ravi Netravali, Junchen Jiang

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Chicago / TensorMesh（芝加哥大学 / TensorMesh） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

Comments 17 pages, 18 figures

Multimodal Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models for Medical VQA

A H M Rezaul Karim, Ozlem Uzuner

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） 纠错

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

REFRAG: Rethinking RAG based Decoding

Xiaoqiang Lin, Aritra Ghosh, Bryan Kian Hsiang Low, Anshumali Shrivastava, Vijai Mohan

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Rice University（Rice大学） 纠错

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

Comments fix typo perplexity->log perplexity; added recent papers

Retrieval is Not Enough: Enhancing RAG Reasoning through Test-Time Critique and Optimization

Jiaqi Wei, Hao Zhou, Xiang Zhang, Di Zhang, Zijie Qiu, Wei Wei, Jinzhe Li, Wanli Ouyang, Siqi Sun

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

Comments Accepted by NeurIPS 2025

Chain-of-Retrieval Augmented Generation

Liang Wang, Haonan Chen, Nan Yang, Xiaolong Huang, Zhicheng Dou, Furu Wei

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

Comments Accepted by NeurIPS 2025

HiChunk: Evaluating and Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Hierarchical Chunking

Wensheng Lu, Keyu Chen, Ruizhi Qiao, Xing Sun

机构 * Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

Comments 17 pages, 5 figures, 6 tables