RAG / 检索增强生成

Higress-RAG: A Holistic Optimization Framework for Enterprise Retrieval-Augmented Generation via Dual Hybrid Retrieval, Adaptive Routing, and CRAG

Higress-RAG：一种通过双混合检索、自适应路由和CRAG实现企业检索增强生成的综合优化框架

Weixi Lin

机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（计算机学院，西北工业大学） 纠错

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

AI总结 Higress-RAG通过双混合检索、自适应路由和CRAG实现企业检索增强生成的综合优化，提升检索精度与生成可靠性。

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MLP Memory: A Retriever-Pretrained Memory for Large Language Models

MLP Memory: 一种用于大语言模型的检索预训练记忆

Rubin Wei, Jiaqi Cao, Jiarui Wang, Jushi Kai, Qipeng Guo, Bowen Zhou, Zhouhan Lin

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

AI总结 MLP Memory通过参数化学习检索模式，提升大语言模型的知识访问效率与准确性，实现更高效的推理和更少的幻觉。

AgenticOCR: Parsing Only What You Need for Efficient Retrieval-Augmented Generation

AgenticOCR: 为高效检索增强生成解析所需内容

Zhengren Wang, Dongsheng Ma, Huaping Zhong, Jiayu Li, Wentao Zhang, Bin Wang, Conghui He

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 AgenticOCR通过动态解析范式提升视觉文档检索增强生成系统的效率和准确性，实现按需提取和解耦检索粒度。

SAGE-LLM: Towards Safe and Generalizable LLM Controller with Fuzzy-CBF Verification and Graph-Structured Knowledge Retrieval for UAV Decision

SAGE-LLM：面向安全且可泛化的LLM控制器，结合模糊-CBF验证和图结构知识检索用于无人机决策

Wenzhe Zhao, Yang Zhao, Ganchao Liu, Zhiyu Jiang, Dandan Ma, Zihao Li, Xuelong Li

机构 * School of Artificial Intelligence, OPtics and ElectroNics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China（人工智能学院、光学与电子学（iOPEN）、西北工业大学，西安 710072，中国） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom, China（人工智能研究所（TeleAI）、中国电信，中国） 纠错

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

AI总结 SAGE-LLM通过模糊-CBF验证和图结构知识检索，提升无人机决策的安全性和泛化能力，无需在线训练即可在复杂环境中保持性能。

An Agentic LLM Framework for Adverse Media Screening in AML Compliance

面向反面媒体筛查的代理LLM框架用于反洗钱合规

Pavel Chernakov, Sasan Jafarnejad, Raphaël Frank

机构 * Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust（安全、可靠与信任跨学科中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM与RAG的代理框架，用于自动化反面媒体筛查，通过多步骤流程实现高风险个体的准确识别。

Reason to Contrast: A Cascaded Multimodal Retrieval Framework

对比之理：一种级联多模态检索框架

Xuanming Cui, Hong-You Chen, Hao Yu, Hao Yuan, Zihao Wang, Shlok Kumar Mishra, Hanchao Yu, Yonghuan Yang, Jun Xiao, Ser-Nam Lim, Jianpeng Cheng, Qi Guo, Xiangjun Fan

机构 * AI at Meta（Meta人工智能部门） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TTE-v2框架，通过引入基于额外输入标记预算的推理驱动性能扩展，提升多模态检索的测试性能。

Personality as Relational Infrastructure: User Perceptions of Personality-Trait-Infused LLM Messaging

性格作为关系基础设施：用户对融入人格特质的LLM消息的感知

Dominik P. Hofer, David Haag, Rania Islambouli, Jan D. Smeddinck

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

AI总结 研究探讨了基于人格特质的LLM消息对用户感知的影响，发现人格信息通过整体暴露而非单条信息优化提升个性化和适当性评价。

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Understanding In-Context Learning Beyond Transformers: An Investigation of State Space and Hybrid Architectures

超越Transformer的理解：对状态空间和混合架构的调查

Shenran Wang, Timothy Tin-Long Tse, Jian Zhu

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过行为探测和干预方法，探讨了不同架构在ICL任务中的表现差异，发现FVs主要位于自注意力和Mamba层，并揭示了Mamba2的ICL机制与FVs的不同。

UniFAR: A Unified Facet-Aware Retrieval Framework for Scientific Documents

UniFAR: 一种统一的面向面检索框架用于科学文档

Zheng Dou, Zhao Zhang, Deqing Wang, Yikun Ban, Fuzhen Zhuang

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 UniFAR提出一种统一的面向面检索框架，通过自适应多粒度聚合、可学习的面向锚点和联合训练，有效解决文档与问题驱动检索之间的不匹配问题，提升科学文档检索性能。

User Misconceptions of LLM-Based Conversational Programming Assistants

基于大语言模型的对话式编程助手中的用户误解

Gabrielle O'Brien, Antonio Pedro Santos Alves, Sebastian Baltes, Grischa Liebel, Mircea Lungu, Marcos Kalinowski

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro（里约热内卢天主教大学） ； Heidelberg University（海德堡大学） ； Reykjavik University（雷克雅未克大学） ； IT University of Copenhagen（哥本哈根IT大学） 纠错

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

AI总结 研究揭示了用户在使用基于大语言模型的对话式编程助手时可能存在的误解，强调了工具在明确自身能力及通过实证研究澄清编程需求的重要性。

Comments Accepted to the Journal Ahead Workshop at ICSE '26

IOAgent: Democratizing Trustworthy HPC I/O Performance Diagnosis Capability via LLMs

IOAgent: 通过LLMs普及可信的HPC I/O性能诊断能力

Chris Egersdoerfer, Arnav Sareen, Jean Luca Bez, Suren Byna, Dongkuan Xu, Dong Dai

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract)

AI总结 IOAgent通过LLMs实现HPC I/O性能诊断的自动化，提供准确诊断和交互接口，提升领域科学家的生产力。

Comments Published in the Proceedings of the 2025 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2025)

Domain-Partitioned Hybrid RAG for Legal Reasoning: Toward Modular and Explainable Legal AI for India

领域划分混合RAG用于法律推理：迈向模块化和可解释的印度法律AI

Rakshita Goel, S Pranav Kumar, Anmol Agrawal, Divyan Poddar, Pratik Narang, Dhruv Kumar

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani（巴尔·印度技术科学学院，比兰地） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出了一种针对印度法律研究的领域划分混合RAG与知识图谱架构，通过模块化设计和结构化关系推理提升法律AI的可解释性和推理能力。

Keyword search is all you need: Achieving RAG-Level Performance without vector databases using agentic tool use

关键词搜索足矣：无需向量数据库即可实现RAG级别的性能

Shreyas Subramanian, Adewale Akinfaderin, Yanyan Zhang, Ishan Singh, Mani Khanuja, Sandeep Singh, Maira Ladeira Tanke

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 本文提出无需向量数据库，通过代理工具使用实现接近RAG的性能，展示了关键词搜索在问答任务中的有效性。

TRIZ-RAGNER: A Retrieval-Augmented Large Language Model for TRIZ-Aware Named Entity Recognition in Patent-Based Contradiction Mining

TRIZ-RAGNER: 一种用于基于专利矛盾挖掘的TRIZ-aware命名实体识别的检索增强型大语言模型

Zitong Xu, Yuqing Wu, Yue Zhao

专题命中 图谱与结构化RAG ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 TRIZ-RAGNER通过整合TRIZ知识和检索增强技术，提升专利矛盾挖掘中命名实体识别的准确性和一致性。

Resources for Automated Evaluation of Assistive RAG Systems that Help Readers with News Trustworthiness Assessment

用于帮助读者评估新闻可信度的自动化评估资源的辅助RAG系统

Dake Zhang, Mark D. Smucker, Charles L. A. Clarke

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文介绍了用于评估辅助RAG系统以帮助读者评估新闻可信度的资源，包括问题生成和报告生成任务及自动化评估方法。