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。

2026-04-21 至 2026-04-21 共收录 2 篇信号源：cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 长文档RAG 2 篇

2604.18362 2026-04-21 cs.CL cs.IR 89%

ArbGraph：面向可靠长形式检索增强生成的冲突感知证据仲裁

Qingying Niu, Yuhao Wang, Ruiyang Ren, Bohui Fang, Wayne Xin Zhao

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence（高岭人工智能学院）； Renmin University of China（中国人民大学）； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

专题命中长文档RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(title,abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 ArbGraph通过预生成阶段的证据仲裁解决长形式RAG中的事实冲突，提升事实一致性与信息密度，减少幻觉和检索噪声影响。

Comments 23 pages, 4 figures

2604.18257 2026-04-21 cs.IR cs.AI cs.CL 80%

DocQAC：适应性前缀引导解码用于高效的文档内查询自动补全

Rahul Mehta, Kavin R, Indrajit Pal, Tushar Abhishek, Pawan Goyal, Manish Gupta

机构 * Microsoft Corporation（微软公司）； Indian Institute of Technology（印度理工学院）； Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格浦）

专题命中长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 DocQAC通过适应性前缀引导解码框架提升长文档内的搜索效率，利用文档特定上下文增强查询精度，优于现有基线模型。