RAG / 检索增强生成

Test-Time Strategies for More Efficient and Accurate Agentic RAG

测试时策略用于更高效和准确的代理RAG

Brian Zhang, Deepti Guntur, Zhiyang Zuo, Abhinav Sharma, Shreyas Chaudhari, Wenlong Zhao, Franck Dernoncourt, Puneet Mathur, Ryan Rossi, Nedim Lipka

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 本文提出测试时改进Search-R1流程，通过上下文模块和去重模块提升RAG系统在复杂多跳问题中的效率和准确性，实验表明在HotpotQA和Natural Questions数据集上EM得分提高5.6%，检索次数减少10.5%。

Developing and evaluating a chatbot to support maternal health care

开发和评估一个支持产科保健的聊天机器人

Smriti Jha, Vidhi Jain, Jianyu Xu, Grace Liu, Sowmya Ramesh, Jitender Nagpal, Gretchen Chapman, Benjamin Bellows, Siddhartha Goyal, Aarti Singh, Bryan Wilder

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Population Council Institute（人口理事会研究所） ； Sitaram Bhartia Institute of Science and Research（西塔拉姆·巴提亚科学与研究研究所） ； Nivi, Inc.（Nivi公司） 纠错

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

AI总结 本文开发了一个印度产科保健聊天机器人，结合分阶段分诊、混合检索和证据引导生成，通过多方法评估验证了多语言噪声环境下医疗助手的可靠性。

Comments 17 pages; submitted to IJCAI 2026 AI and Social Good Track

Structured Distillation for Personalized Agent Memory: 11x Token Reduction with Retrieval Preservation

结构化蒸馏用于个性化代理记忆：11倍token减少并保持检索能力

Sydney Lewis

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

AI总结 本文提出一种结构化蒸馏方法，将用户与代理的对话历史压缩至38个token，实现11倍压缩，同时保持检索性能，通过实验验证了压缩后检索质量的可靠性。

Comments 6 figures. Code: https://github.com/Process-Point-Technologies-Corporation/searchat

Towards AI Search Paradigm

迈向人工智能搜索范式

Yuchen Li, Hengyi Cai, Rui Kong, Xinran Chen, Jiamin Chen, Jun Yang, Haojie Zhang, Jiayi Li, Jiayi Wu, Yiqun Chen, Changle Qu, Wenwen Ye, Lixin Su, Xinyu Ma, Lingyong Yan, Long Xia, Daiting Shi, Junfeng Wang, Xiangyu Zhao, Jiashu Zhao, Haoyi Xiong, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin

机构 * Baidu Search（百度搜索） 纠错

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

AI总结 本文提出AI搜索范式，通过四个LLM驱动代理动态适应各类信息需求，结合任务规划、工具集成和高效推理方法，构建可信赖、适应性强的下一代搜索系统。