RAG / 检索增强生成

Web Retrieval-Aware Chunking (W-RAC) for Efficient and Cost-Effective Retrieval-Augmented Generation Systems

面向高效且经济的检索增强生成系统的网页检索感知分块（W-RAC）

Uday Allu, Sonu Kedia, Tanmay Odapally, Biddwan Ahmed

机构 * AI Research Team, Yellow.ai（Yellow.ai AI研究团队） 纠错

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

AI总结 本文提出W-RAC，一种针对网页文档的高效分块框架，通过分离文本提取与语义分块规划，减少LLM token消耗，提升系统可观察性。

Comments 13 pages, 9 tables, 0 figures

Guided Query Refinement: Multimodal Hybrid Retrieval with Test-Time Optimization

引导查询细化：多模态混合检索与测试时优化

Omri Uzan, Asaf Yehudai, Roi pony, Eyal Shnarch, Ariel Gera

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） 纠错

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

AI总结 本文提出引导查询细化方法，通过测试时优化提升多模态检索性能，使视觉中心模型在效率和性能上达到更优平衡。

Comments ICLR 2026

PDF Retrieval Augmented Question Answering

PDF检索增强型问答

Thi Thu Uyen Hoang, Meenakshi Rajendran, Kun Zhang, Yuhan Wu, Viet Anh Nguyen

机构 * Saarland University（萨尔兰大学） 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 本文提出基于检索增强生成框架的PDF多模态问答系统，通过整合非文本元素提升复杂查询的准确性与相关性。

Retrieval Augmented Time Series Forecasting

检索增强的时间序列预测

Kutay Tire, Ege Onur Taga, Muhammed Emrullah Ildiz, Samet Oymak

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） 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 本文提出检索增强预测框架RAF，用于提升时间序列预测的准确性，尤其在大规模模型中效果更显著。

Designing Around Stigma: Human-Centered LLMs for Menstrual Health

绕过污名：面向月经健康的人本LLM

Amna Shahnawaz, Ayesha Shafique, Ding Wang, Maryam Mustafa

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

AI总结 本文提出基于WhatsApp的聊天机器人，利用大语言模型和检索增强生成技术，为巴基斯坦女性提供月经健康教育，解决文化禁忌和课程不足问题，贡献了文化敏感的对话AI设计框架。

Comments This is accepted at CHI 2026