RAG / 检索增强生成

Evaluating Legal Reasoning Traces with Legal Issue Tree Rubrics

用法律问题树准则评估法律推理轨迹

Jinu Lee, Kyoung-Woon On, Simeng Han, Arman Cohan, Julia Hockenmaier

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； LBOX ； Stanford（斯坦福） ； Yale（耶鲁） 纠错

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

AI总结 本文提出 LEGIT 数据集，用于评估 LLM 在法律领域推理轨迹的质量，发现法律问题覆盖度和正确性影响 LLM 推理能力，RAG 和带准则的 RL 分别提升整体能力与正确性。

Comments ACL 2026 Main Conference

Learning from Supervision with Semantic and Episodic Memory: A Reflective Approach to Agent Adaptation

通过语义和事件记忆学习：一种反思式智能体适应方法

Jackson Hassell, Dan Zhang, Hannah Kim, Tom Mitchell, Estevam Hruschka

机构 * Megagon Labs（Megagon实验室） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出一种基于记忆增强的框架，利用预训练大语言模型生成的批判性反馈，通过语义和事件记忆提升智能体适应能力，实验证明其在多个任务中有效。

Comments 16 pages

Lightweight Domain Adaptation of a Large Language Model for Legal Assistance in the Indian Context

轻量级领域适应大型语言模型用于印度法律援助

Jatin Gupta, Akhil Sharma, Saransh Singhania, Ali Imam Abidi

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Sharda University, Greater Noida, India（计算机科学与工程系，Sharda大学，Greater Noida，印度） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出Legal Assist AI框架，通过检索增强生成与策略性提示工程，在印度法律领域实现高效表现，利用高质量法律文档集提升性能，比GPT-3.5 Turbo更高效，且有效缓解幻觉问题。

Comments 8 pages, 2 tables, 5 figures. This is a revised version of a preprint previously available at this DOI: \url{https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.22003}

Agentic AI for Substance Use Education: Integrating Regulatory and Scientific Knowledge Sources

代理AI用于物质使用教育：整合监管与科学知识源

Kosar Haghani, Zahra Kolagar, Mohammed Atiquzzaman

机构 * Department of Social Science, Texas Woman's University（德克萨斯女子大学社会科学系） ； Department of Computer Science, Augsburg University of Applied Sciences（应用科学大学计算机科学系） ； School of Computer Science, University of Oklahoma（俄克拉荷马大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出一种基于代理的AI系统，结合监管数据与科学文献，提供实时、权威的物质使用教育，通过专家评估验证其准确性与适用性。

Comments 22 pages, 6 figures, 2 tables