RAG / 检索增强生成

Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG

代理检索增强生成：关于代理RAG的综述

Aditi Singh, Abul Ehtesham, Saket Kumar, Tala Talaei Khoei, Athanasios V. Vasilakos

机构 * Cleveland State University（克利夫兰州立大学） ； Kent State University（肯特州立大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Roux Institute at Northeastern University（东北大学鲁克斯研究所） ； University of Agder (UiA)（阿格德尔大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了代理RAG系统，分析了其架构分类、设计权衡及应用，指出其在灵活性、可扩展性和上下文感知方面的优势，并探讨了未来研究方向。

Certifiably Robust RAG against Retrieval Corruption

可验证的对抗检索污染的RAG

Chong Xiang, Tong Wu, Zexuan Zhong, David Wagner, Danqi Chen, Prateek Mittal

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出RobustRAG，通过隔离-聚合策略有效防御检索污染攻击，并在三个数据集和三个LLM上验证了其在开放领域问答和自由文本生成中的有效性。

SCPatcher: Automated Smart Contract Code Repair via Retrieval-Augmented Generation and Knowledge Graph

SCPatcher：通过检索增强生成与知识图谱实现智能合约代码自动修复

Xiaoqi Li, Shipeng Ye, Wenkai Li, Zongwei Li

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

AI总结 本文提出SCPatcher框架，结合检索增强生成与知识图谱实现智能合约漏洞自动修复，通过构建5000个验证过的以太坊合约知识图谱，提升大语言模型推理能力，实现高修复率和编译通过率。

Comments 6 pages, 3 figures

AgentExpt: Automating AI Experiment Design with LLM-based Resource Retrieval Agent

AgentExpt: 基于LLM的资源检索代理自动化AI实验设计

Yu Li, Lehui Li, Lin Chen, Qingmin Liao, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shandong University（山东大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的资源检索代理框架，通过自动化数据收集和集体感知增强检索，提升实验设计的自动化和可解释性，实验结果显示在Recall@20和HitRate@5上分别提升5.85%和8.30%。

Comments 10 pages

A Visionary Look at Vibe Researching

对Vibe研究的前瞻性展望

Yebo Feng, Yang Liu

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

AI总结 本文探讨了Vibe研究范式，结合人类指导与AI代理，提出多智能体架构、记忆、工具使用等方法，分析其技术限制与社会影响，为负责任的采用提供路线图。

Is One Token All It Takes? Graph Pooling Tokens for LLM-based GraphQA

一个token足够吗？基于LLM的图QA的图池化token

Ankit Grover, Lodovico Giaretta, Rémi Bourgerie, Sarunas Girdzijauskas

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 本文提出通过多token池化和全局注意力机制改进图与LLM的接口，通过实验表明LoRA可稳定特定层次投影，使压缩表示在WebQSP上达到73%的Hit@1，揭示图QA基准存在表示饱和问题。

Comments Accepted at LREC, KG-LLM Workshop 2026

Auto-Slides: An Interactive Multi-Agent System for Creating and Customizing Research Presentations

Auto-Slides：一个用于创建和定制研究演示的交互式多智能体系统

Yuheng Yang, Wenjia Jiang, Yang Wang, Yi Song, Yiwei Wang, Chi Zhang

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)

AI总结 本文提出Auto-Slides系统，利用大语言模型将学术论文转化为结构化的多模态幻灯片，通过交互式编辑器实现个性化学习，提升学习者对复杂概念的理解与参与度。

Comments Project Homepage: https://auto-slides.github.io/