RAG / 检索增强生成

Enhancing Pancreatic Cancer Staging with Large Language Models: The Role of Retrieval-Augmented Generation

利用大型语言模型增强胰腺癌分期：检索增强生成的作用

Hisashi Johno, Yuki Johno, Akitomo Amakawa, Junichi Sato, Ryota Tozuka, Atsushi Komaba, Hiroaki Watanabe, Hiroki Watanabe, Chihiro Goto, Hiroyuki Morisaka, Hiroshi Onishi, Kazunori Nakamoto

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

AI总结 利用RAG技术提升胰腺癌分期准确性，展示NotebookLM在临床诊断中的应用价值

Comments 11 pages, 6 figures, 2 tables, 6 supplementary files

Coordinated Semantic Alignment and Evidence Constraints for Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models

协同语义对齐与证据约束在大型语言模型检索增强生成中的应用

Xin Chen, Saili Uday Gadgil, Jiarong Qiu

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

AI总结 本文提出一种通过协同语义对齐与证据约束提升检索增强生成效果的方法，增强事实可靠性和生成流畅性。

SearchGym: A Modular Infrastructure for Cross-Platform Benchmarking and Hybrid Search Orchestration

SearchGym: 一个用于跨平台基准测试和混合搜索编排的模块化基础设施

Jerome Tze-Hou Hsu

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 SearchGym通过模块化设计实现跨平台基准测试和混合搜索编排，揭示信息检索中通用性与可优化性的张力。

Comments 5 pages, 5 figures

MedCoRAG: Interpretable Hepatology Diagnosis via Hybrid Evidence Retrieval and Multispecialty Consensus

MedCoRAG：通过混合证据检索和多专科共识进行可解释的肝病诊断

Zheng Li, Jiayi Xu, Zhikai Hu, Hechang Chen, Lele Cong, Yunyun Wang, Shuchao Pang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学信息科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Department of Neurology, China-Japan Union Hospital of Jilin University（吉林大学中日联谊医院神经内科） ； Department of Anesthesiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University（吉林大学中日联谊医院麻醉科） ； School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 MedCoRAG通过混合证据检索和多专科共识，提升肝病诊断的可解释性和准确性。

SGR3 Model: Scene Graph Retrieval-Reasoning Model in 3D

SGR3模型：三维场景图检索-推理模型

Zirui Wang, Ruiping Liu, Yufan Chen, Junwei Zheng, Weijia Fan, Kunyu Peng, Di Wen, Jiale Wei, Jiaming Zhang, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

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

AI总结 SGR3模型通过多模态大语言模型与检索增强生成技术，实现无需训练的三维场景图生成，提升场景关系推理能力。