AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-04-13 至 2026-04-13 共收录 3 篇信号源：cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 图谱与结构化RAG 3 篇

2510.09093 2026-04-13 cs.CR cs.CL 70%

Exploiting Web Search Tools of AI Agents for Data Exfiltration

利用AI代理的网络搜索工具进行数据外泄

Dennis Rall, Bernhard Bauer, Mohit Mittal, Thomas Fraunholz

机构 * Open Hippo GmbH（Open Hippo有限公司）； University of Augsburg（奥格斯堡大学）； Smart Labs AI GmbH（Smart Labs AI有限公司）

专题命中图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结研究分析了AI代理通过网络搜索工具进行数据外泄的攻击方式，探讨了模型大小、制造商及实现方式对漏洞的影响，并提出加强训练、建立攻击向量数据库和统一测试框架等安全措施。

Comments 9 pages, 6 figures, conference article

2604.09515 2026-04-13 cs.SE 67%

When LLMs Lag Behind: Knowledge Conflicts from Evolving APIs in Code Generation

当LLM落后时：来自演进API的代码生成中的知识冲突

Ahmed Nusayer Ashik, Shaowei Wang, Tse-Hsun Chen, Muhammad Asaduzzaman, Yuan Tian

专题命中图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结本文研究了API演变对LLM代码生成的影响，发现缺乏全面文档时LLM难以优先处理外部上下文，执行率仅42.55%，而结构化文档和大模型规模可提升至66.36%，但推理策略如Self-Reflection可进一步提升11%。

2604.09069 2026-04-13 cs.CL cs.AI cs.LG 62%

NyayaMind- A Framework for Transparent Legal Reasoning and Judgment Prediction in the Indian Legal System

NyayaMind：一个用于印度法律体系中透明法律推理和判决预测的框架

Parjanya Aditya Shukla, Shubham Kumar Nigam, Debtanu Datta, Balaramamahanthi Deepak Patnaik, Noel Shallum, Pradeep Reddy Vanga, Saptarshi Ghosh, Arnab Bhattacharya

机构 * IIT Kanpur, India（印度理工学院坎普尔分校）； IIT Kharagpur, India（印度理工学院克勒格布尔分校）； Symbiosis Law School Pune, India（印度共生法学院浦那分校）； Dattam Labs, India（印度Dattam实验室）； University of Birmingham, Dubai, United Arab Emirates（英国伯明翰大学迪拜校区）

专题命中图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 NyayaMind通过整合检索、推理和验证机制，提升印度司法系统中判决预测与解释的透明度和准确性，为可信的人工智能辅助法律决策提供新方向。