RAG / 检索增强生成

Scaling Retrieval Augmented Generation with RAG Fusion: Lessons from an Industry Deployment

在行业部署中扩展检索增强生成：RAG融合的教训

Luigi Medrano, Arush Verma, Mukul Chhabra

机构 * Dell Technologies（戴尔技术） 纠错

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

AI总结 本研究发现，在现实生产约束下，RAG融合技术的召回提升在重排序后被抵消，且未带来下游效果的显著改善。

GAM-RAG: Gain-Adaptive Memory for Evolving Retrieval in Retrieval-Augmented Generation

GAM-RAG：基于增益的记忆用于演化检索的检索增强生成

Yifan Wang, Mingxuan Jiang, Zhihao Sun, Yixin Cao, Yicun Liu, Keyang Chen, Guangnan Ye, Hongfeng Chai

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 GAM-RAG通过动态更新检索记忆提升检索增强生成的性能，减少计算成本，提高推理效率。

LaSER: Internalizing Explicit Reasoning into Latent Space for Dense Retrieval

LaSER: 将显式推理内化到潜在空间以实现密集检索

Jiajie Jin, Yanzhao Zhang, Mingxin Li, Dingkun Long, Pengjun Xie, Yutao Zhu, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高陵人工智能学院） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） 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 LaSER通过将显式推理内化到潜在空间，提升密集检索性能，结合推理深度与推理效率。

Comments Under Review

RAG-RUSS: A Retrieval-Augmented Robotic Ultrasound for Autonomous Carotid Examination

RAG-RUSS：一种增强检索的机器人超声用于自主颈动脉检查

Dianye Huang, Ziping Cong, Nassir Navab, Zhongliang Jiang

机构 * Computer-Aided Medical Procedures and Augmented Reality (CAMP), Technical University of Munich (TUM), Germany（计算机辅助医学程序与增强现实（CAMP），慕尼黑技术大学（TUM），德国） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Germany（慕尼黑机器学习中心（MCML），德国） 纠错

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

AI总结 RAG-RUSS通过可解释框架实现自主颈动脉检查，结合检索增强生成提升泛化能力，减少对大规模数据的依赖。

Comments Accepted by ICRA

Zero-Shot Robotic Manipulation via 3D Gaussian Splatting-Enhanced Multimodal Retrieval-Augmented Generation

通过3D高斯点云增强的多模态检索增强生成实现零样本机器人操作

Zilong Xie, Jingyu Gong, Xin Tan, Zhizhong Zhang, Yuan Xie

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；hybrid retrieval(abstract)

AI总结 本文提出RobMRAG框架，通过3D高斯点云增强多模态检索增强生成，提升零样本机器人操作的泛化能力和可解释性。

Comments 9 pages, 5 figures

FLANS at SemEval-2026 Task 7: RAG with Open-Sourced Smaller LLMs for Everyday Knowledge Across Diverse Languages and Cultures

FLANS在SemEval-2026任务7中的表现：使用开源的小型LLM进行跨多样语言和文化的日常知识检索增强生成

Liliia Bogdanova, Shiran Sun, Lifeng Han, Natalia Amat Lefort, Flor Miriam Plaza-del-Arco

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

AI总结 FLANS在SemEval-2026任务7中使用开源小型LLM和文化意识知识库进行跨语言日常知识检索增强生成。

LSPRAG: LSP-Guided RAG for Language-Agnostic Real-Time Unit Test Generation

LSPRAG: 语言无关的实时单元测试生成中的LSP引导RAG

Gwihwan Go, Quan Zhang, Chijin Zhou, Zhao Wei, Yu Jiang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 LSPRAG通过利用语言服务器协议实现实时语言无关单元测试生成，显著提高了测试覆盖率。

Comments 13pages, 6 figures

TARSE: Test-Time Adaptation via Retrieval of Skills and Experience for Reasoning Agents

TARSE: 通过检索技能和经验进行测试时适应以实现推理代理

Junda Wang, Zonghai Tao, Hansi Zeng, Zhichao Yang, Hamed Zamani, Hong Yu

机构 * University of Massachusetts Amherst, MA, USA（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； University of Massachusetts Lowell, MA, USA（马萨诸塞大学洛厄尔分校） 纠错

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

AI总结 TARSE通过检索技能和经验实现测试时适应，提升医疗推理代理的可靠性。

Multi-Sourced, Multi-Agent Evidence Retrieval for Fact-Checking

多源多智能体证据检索用于事实核查

Shuzhi Gong, Richard O. Sinnott, Jianzhong Qi, Cecile Paris, Preslav Nakov, Zhuohan Xie

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 WKGFC通过多智能体证据检索和知识图谱增强，提升事实核查的准确性和鲁棒性。

AnnoABSA: A Web-Based Annotation Tool for Aspect-Based Sentiment Analysis with Retrieval-Augmented Suggestions

AnnoABSA：一个支持基于方面的情感分析的网页标注工具，具有检索增强的建议

Nils Constantin Hellwig, Jakob Fehle, Udo Kruschwitz, Christian Wolff

机构 * Media Informatics Group, University of Regensburg, Regensburg, Germany（里根斯堡大学媒体信息学组） ； Information Science Group, University of Regensburg, Regensburg, Germany（里根斯堡大学信息科学组） 纠错

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

AI总结 AnnoABSA是一款支持基于方面的情感分析的网页标注工具，结合检索增强生成建议提升标注效率与准确性。

Comments Accepted for publication at LREC 2026. Final version will appear in the ACL Anthology

Individual Turing Test: A Case Study of LLM-based Simulation Using Longitudinal Personal Data

个体图灵测试：基于长期个人数据的LLM模拟案例研究

Minghao Guo, Ziyi Ye, Wujiang Xu, Xi Zhu, Wenyue Hua, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 本文提出个体图灵测试，通过长期个人数据评估LLM模拟个体的能力，发现不同方法在日常聊天与个人意见上的表现存在显著差异。

Comments 5 pages, 2 figures

Breaking the Storage-Compute Bottleneck in Billion-Scale ANNS: A GPU-Driven Asynchronous I/O Framework

突破十亿级近似最近邻搜索的存储-计算瓶颈：一种基于GPU的异步I/O框架

Yang Xiao, Mo Sun, Ziyu Song, Bing Tian, Jie Zhang, Jie Sun, Zeke Wang

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

AI总结 FlashANNS通过GPU加速和异步I/O重叠，提升十亿级ANNS的存储-计算效率，实现更高吞吐量。

Reasoning by Exploration: A Unified Approach to Retrieval and Generation over Graphs

通过探索进行推理：一种统一的图检索与生成方法

Haoyu Han, Kai Guo, Harry Shomer, Yu Wang, Yucheng Chu, Hang Li, Li Ma, Jiliang Tang

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

AI总结 RoE通过统一检索与生成过程，利用图探索机制提升大型语言模型在结构化图推理中的性能与泛化能力。

ToolDreamer: Instilling LLM Reasoning Into Tool Retrievers

ToolDreamer: 将大语言模型推理能力注入工具检索器

Saptarshi Sengupta, Zhengyu Zhou, Jun Araki, Xingbo Wang, Bingqing Wang, Suhang Wang, Zhe Feng

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Bosch Research North America（博世北美研究） 纠错

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

AI总结 ToolDreamer通过合成工具描述来改进工具检索，提升稀疏和密集检索器性能，减少LLM上下文窗口压力。

Comments Accepted to EACL 2026 (main/oral)

Retrieval, Refinement, and Ranking for Text-to-Video Generation via Prompt Optimization and Test-Time Scaling

通过提示优化和测试时扩展实现文本到视频生成的检索、细化与排序

Zillur Rahman, Alex Sheng, Cristian Meo

机构 * Algoverse AI 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出3R框架，通过提示优化和测试时扩展提升文本到视频生成的准确性与效率。

Comments 2026 ICLR TTU Workshop

Inference-Time Safety For Code LLMs Via Retrieval-Augmented Revision

通过检索增强的修订实现代码LLM的推理时安全性

Manisha Mukherjee, Vincent J. Hellendoorn

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 通过检索增强的修订机制提升代码LLM的推理时安全性，提高生成代码的安全性并减少漏洞。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Principled Design for Trustworthy AI: Interpretability, Robustness, and Safety Across Modalities

ReFeed: Retrieval Feedback-Guided Dataset Construction for Style-Aware Query Rewriting

ReFeed: 基于检索反馈的领域感知查询重写数据集构建

Jiyoon Myung, Jungki Son, Kyungro Lee, Jihyeon Park, Joohyung Han

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 ReFeed通过检索反馈驱动数据集构建，提升查询重写模型对文档风格的感知能力，改进领域特定场景下的检索效果。

Comments Accepted at the Workshop on New Frontiers in Information Retrieval (AAAI 2026)

LaSTR: Language-Driven Time-Series Segment Retrieval

LaSTR：基于语言的时间序列片段检索

Kota Dohi, Harsh Purohit, Tomoya Nishida, Takashi Endo, Yusuke Ohtsubo, Koichiro Yawata, Koki Takeshita, Tatsuya Sasaki, Yohei Kawaguchi

机构 * Research（研究） ； Development Group, Hitachi, Ltd.（日立有限公司研发小组） 纠错

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

AI总结 LaSTR通过结合语言描述和时间序列数据，实现了高效的时间序列片段检索，提升了检索质量和语义一致性。

MED-COPILOT: A Medical Assistant Powered by GraphRAG and Similar Patient Case Retrieval

MED-COPILOT：一种基于图RAG和相似患者案例检索的医疗助手

Shuheng Chen, Namratha Patil, Haonan Pan, Angel Hsing-Chi Hwang, Yao Du, Ruishan Liu, Jieyu Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MED-COPILOT通过结合图RAG和相似患者案例检索，提升临床决策支持系统的证据整合与推理准确性。

REMem: Reasoning with Episodic Memory in Language Agent

REMem: 在语言代理中进行基于事件记忆的推理

Yiheng Shu, Saisri Padmaja Jonnalagedda, Xiang Gao, Bernal Jiménez Gutiérrez, Weijian Qi, Kamalika Das, Huan Sun, Yu Su

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Intuit AI Research（Intuit AI研究） 纠错

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

AI总结 REMem通过两阶段框架提升语言代理的事件记忆构建与推理能力，显著优于现有系统。

Comments Accepted by The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026) as poster

TopoEdge: Topology-Grounded Agentic Framework for Edge Networking Code Generation and Repair

TopoEdge：基于拓扑的代理框架用于边缘网络代码生成与修复

Haomin Qi, Bohan Liu, Zihan Dai, Yunkai Gao

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 TopoEdge通过拓扑引导的检索增强生成框架，实现边缘网络配置的生成与修复，利用图神经网络和三个专门化代理协调生成-验证-修复循环。

Comments 6 pages, 4 figures, 3 tables

Journal ref IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) 2026