RAG / 检索增强生成

ERA: Evidence-based Reliability Alignment for Honest Retrieval-Augmented Generation

ERA：基于证据的可靠性对齐用于诚实检索增强生成

Sunguk Shin, Meeyoung Cha, Byung-Jun Lee, Sungwon Park

机构 * Korea University（韩国大学） ； Gauss Labs Inc.（Gauss实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出ERA框架，通过将置信度估计从标量概率转为显式证据分布，提升RAG系统中的回避行为，有效区分知识冲突与不确定性，实验表明在标准基准和定制泛化数据集上表现优异。

Comments Under Review

MATRAG: Multi-Agent Transparent Retrieval-Augmented Generation for Explainable Recommendations

MATRAG：多智能体透明检索增强生成用于可解释推荐

Sushant Mehta

机构 * ACM 纠错

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

AI总结 MATRAG通过多智能体协作与知识图谱增强检索，提升推荐系统的透明性和可解释性，实验表明其在准确率和可信度上均优于现有方法。

Association Is Not Similarity: Learning Corpus-Specific Associations for Multi-Hop Retrieval

关联并非相似性：为多跳检索学习语料特定的关联

Jason Dury

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出AAR方法，通过对比学习在嵌入空间中学习语料特定的关联关系，提升多跳检索的召回率，且无需评估集调优。

Comments 10 pages, 7 appendices, 10 tables. Code: https://github.com/EridosAI/AAR

SPIRE: Structure-Preserving Interpretable Retrieval of Evidence

SPIRE：结构保持的可解释证据检索

Mike Rainey, Umut Acar, Muhammed Sezer

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 SPIRE通过树结构文档检索，在保持结构的同时提升证据检索质量与多样性，采用结构感知方法和上下文化机制，实现更高效的可解释检索。

The Root Theorem of Context Engineering

上下文工程的根定理

Borja Odriozola Schick

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出上下文工程的根定理，通过形式化约束推导出信号-token比最大化原则，揭示了连续对话系统中信息质量退化与上下文窗口限制的本质规律。

Comments 17 pages, 2 figures

A Cloud-Native Architecture for Human-in-Control LLM-Assisted OpenSearch in Investigative Settings

面向调查场景的云原生架构：人类控制的LLM辅助OpenSearch

Benjamin Puhani, Kai Brehmer, Malte Prieß

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

AI总结 本文提出一种云原生微服务架构，用于在私有云环境中处理复杂犯罪调查中的非结构化证据和语言与技术搜索逻辑间的语义鸿沟，通过整合大语言模型实现自然语言查询到OpenSearch领域特定语言的转换，结合BM25和语义向量嵌入进行混合检索，建立系统基础架构以支持未来评估。

Journal ref Proceedings of the 17th International Conference on Cloud Computing, GRIDs, and Virtualization (CLOUD COMPUTING 2026), p. 62-65, Lisbon, Portugal, April 2026