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。

2026-04-28 至 2026-04-28 共收录 3 篇信号源：cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 多模态RAG 3 篇

2604.23276 2026-04-28 cs.CV cs.AI cs.CL 85%

Lightweight and Production-Ready PDF Visual Element Parsing

轻量且适用于生产的PDF视觉元素解析

Meizhu Liu, Yassi Abbasi, Matthew Rowe, Michael Avendi, Paul Li

机构 * Oracle AI

专题命中多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结本文提出一种轻量级PDF解析框架，通过空间启发式、布局分析和语义相似性结合，实现高准确率的视觉元素检测与标题关联，提升多模态RAG检索性能。

2604.23392 2026-04-28 cs.AI 70%

SoccerRef-Agents: Multi-Agent System for Automated Soccer Refereeing

SoccerRef-Agents: 多智能体系统用于自动足球裁判

Zi Meng, Wanli Song, Yi Hu, Jiayuan Rao, Gang Chen

机构 * University of Michigan（密歇根大学）； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

专题命中多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结本文提出SoccerRef-Agents多智能体系统，通过构建多模态基准和知识库，提升足球裁判决策的准确性和可解释性。

Comments 26 pages, 8 figures. Submitted to ISACE 2026. Github Repo: https://github.com/yjlog/SoccerRef-Agents

2604.23195 2026-04-28 cs.CV cs.AI 57%

AnalogRetriever: Learning Cross-Modal Representations for Analog Circuit Retrieval

AnalogRetriever: 为模拟电路检索学习跨模态表示

Yihan Wang, Lei Li, Yao Lai, Jing Wang, Yan Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学）； The University of Hong Kong（香港大学）； University of Cambridge（剑桥大学）； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学）

专题命中多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结本文提出AnalogRetriever，通过构建高质量数据集和三模态检索框架，实现跨模态的模拟电路检索，实验表明其在六个方向上的Recall@1达到75.2%，显著优于现有方法。

Comments 10 pages, 7 figures. Yihan Wang and Lei Li contributed equally to this paper