RAG / 检索增强生成

MASS-RAG: Multi-Agent Synthesis Retrieval-Augmented Generation

MASS-RAG：多代理合成检索增强生成

Xingchen Xiao, Heyan Huang, Runheng Liu, Jincheng Xie

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University（清华大学数学科学系） 纠错

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

AI总结 MASS-RAG通过多代理结构处理证据，提升检索增强生成在噪声、不完整或异质证据下的表现，实验显示其在相关证据分散于检索结果时性能更优。

Comments ACL 2026 Findings, 19 pages

Stable-RAG: Mitigating Retrieval-Permutation-Induced Hallucinations in Retrieval-Augmented Generation

Stable-RAG：缓解检索排列引起的幻觉

Qianchi Zhang, Hainan Zhang, Liang Pang, Hongwei Zheng, Zhiming Zheng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

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

AI总结 Stable-RAG通过利用检索排列敏感性估计，缓解检索排列引起的幻觉，提升问答准确性与一致性。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

Beyond Explicit Refusals: Soft-Failure Attacks on Retrieval-Augmented Generation

超越显式拒绝：针对检索增强生成的软故障攻击

Wentao Zhang, Yan Zhuang, ZhuHang Zheng, Mingfei Zhang, Jiawen Deng, Fuji Ren

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Shenzhen Institute for Advanced Study（深圳先进研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出DEJA攻击框架，通过进化优化生成对抗文档，诱导系统产生非信息性但流畅的响应，降低回答确定性，实验显示其在多个RAG配置中有效，SASR超过79%。

Comments 22 pages, Accepted to the ACL 2026 Main Conference

EHRAG: Bridging Semantic Gaps in Lightweight GraphRAG via Hybrid Hypergraph Construction and Retrieval

EHRAG：通过混合超图构建与检索弥合语义鸿沟的轻量级图RAG

Yifan Song, Xingjian Tao, Zhicheng Yang, Yihong Luo, Jing Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 EHRAG通过构建融合结构与语义关系的超图，结合结构-语义混合检索机制，提升轻量级图RAG的语义关联能力，在保持线性索引复杂度的同时优于现有基线模型。

Comments Accepted by Findings of ACL2026

SitEmb-v1.5: Improved Context-Aware Dense Retrieval for Semantic Association and Long Story Comprehension

SitEmb-v1.5：改进的上下文感知密集检索用于语义关联和长故事理解

Junjie Wu, Jiangnan Li, Yuqing Li, Lemao Liu, Liyan Xu, Jiwei Li, Dit-Yan Yeung, Jie Zhou, Mo Yu

机构 * HKUST（香港科技大学） ； WeChat AI, Tencent（腾讯微信AI） ； IIE-CAS（国际 Institute 中国科学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SitEmb模型，通过将短片段与更广的上下文窗口结合，提升长文档检索性能，实验表明其在书本情节检索任务中优于现有模型，且在多语言和下游任务中表现优异。

Comments ACL 2025 Main Conference. Our trained models can be downloaded from: https://huggingface.co/SituatedEmbedding

Structural Verification for Reliable EDA Code Generation without Tool-in-the-Loop Debugging

结构验证用于无需工具在回路调试的可靠EDA代码生成

Dinithi Jayasuriya, Aravind Saravanan, Nilesh Ahuja, Amanda Rios, Amit Trivedi

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出通过强制执行结构正确性来提高EDA代码生成的可靠性与效率，采用结构依赖图作为显式执行合同，并通过验证引导合成框架进行图条件检索、约束生成和分阶段预执行验证，从而在单步和多步任务中显著提升通过率。

ECLASS-Augmented Semantic Product Search for Electronic Components

基于ECLASS的语义产品搜索增强

Nico Baumgart, Markus Lange-Hegermann, Jan Henze

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出利用LLM密集检索和ECLASS层次语义提升电子元件语义搜索效果，实验显示其在准确率和效率上均优于传统方法。

Dual-View Training for Instruction-Following Information Retrieval

双视训练用于遵循指令的信息检索

Qingcheng Zeng, Puxuan Yu, Aman Mehta, Fuheng Zhao, Rajhans Samdani

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

AI总结 本文提出双视数据合成策略，通过极性反转生成互补指令，使检索系统能重新评估候选集以满足指令要求，从而在FollowIR基准上提升45%性能。