RAG / 检索增强生成

LatentRAG: Latent Reasoning and Retrieval for Efficient Agentic RAG

LatentRAG: 基于潜在空间的高效代理RAG推理与检索

Yijia Zheng, Marcel Worring

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 LatentRAG通过将推理与检索从离散语言空间转移到连续潜在空间，提升代理RAG的效率，实验表明其在七种基准数据集上性能与显式方法相当，推理延迟降低约90%。

An Agent-Oriented Pluggable Experience-RAG Skill for Experience-Driven Retrieval Strategy Orchestration

面向经验的可插拔经验型RAG技能：用于经验驱动的检索策略编排

Dutao Zhang, Tian Liao

机构 * Macao Polytechnic University（澳门理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出经验型RAG技能，通过分析场景和经验记忆选择合适检索策略，提升多任务检索效果，实测在多个数据集上优于固定检索基线。

Comments Preprint. 6 pages, 1 figure, 3 tables

Latent Abstraction for Retrieval-Augmented Generation

检索增强生成的潜在抽象

Ha Lan N. T, Minh-Anh Nguyen, Dung D. Le

机构 * Center for AI Research, VinUniversity, Vietnam（越南Vin大学人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 LAnR通过在潜在空间中联合执行编码、检索和生成，提升检索增强生成的效率与效果，减少检索调用次数并增强模型整合。

Towards Dependable Retrieval-Augmented Generation Using Factual Confidence Prediction

迈向通过事实可信度预测的可靠检索增强生成

Florian Geissler, Francesco Carella, Laura Fieback, Jakob Spiegelberg

机构 * Fraunhofer Institute for Cognitive Systems (IKS), Munich, Germany（弗劳恩霍夫认知系统研究所（IKS），德国慕尼黑） ； Volkswagen AG, Wolfsburg, Germany（大众集团，德国沃尔夫斯堡） 纠错

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

AI总结 本文提出通过事实可信度预测改进检索增强生成系统，采用符合预测选择高可信检索片段和基于注意力的事实性分类器检测不一致答案，提升生成答案的可靠性。

Career-Aware Resume Tailoring via Multi-Source Retrieval-Augmented Generation with Provenance Tracking: A Case Study

面向职业发展的简历定制：通过多源检索增强生成与溯源的多源检索增强生成：案例研究

Kumar Abhinav

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

AI总结 本文提出Resume Tailor系统，通过多源检索增强生成与溯源技术，利用纵向职业档案提升简历定制效果，实验显示在相关经验存在时，ATS匹配分数提升，但领域知识不足时分数下降。

Comments 6 pages, 1 figure, 5 tables. Also available on SSRN

Securing the Agent: Vendor-Neutral, Multitenant Enterprise Retrieval and Tool Use

保障代理：中立、多租户企业检索与工具使用

Francisco Javier Arceo, Varsha Prasad Narsing

机构 * Red Hat AI（红帽AI） 纠错

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

AI总结 本文针对多租户企业环境中检索与工具使用的安全问题，提出分层隔离架构，通过政策感知摄入、检索时门控和共享推理，实现安全隔离与授权控制。

Comments 11 pages, 2 figures, Published in ACM Conference on AI and Agentic Systems

Journal ref ACM Conference on AI and Agentic Systems (ACM CAIS '26), May 26-29, 2026, San Jose, CA, USA

Privacy Without Losing Place: A Paradigm for Private Retrieval in Spatial RAGs

隐私不丧失位置：空间RAGs中隐私检索的范式

Kennedy Edemacu, Mohammad Mahdi Shokri, Vinay M. Shashidhar, Jong Wook Kim

机构 * The City University of New York（纽约城市大学） ； Northern Michigan University（北密歇根大学） ； Sangmyung University（商硕大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出PAS机制，通过相对锚编码实现用户位置隐私保护，在保持检索性能的同时提供粗粒隐私保障，且大语言模型能补偿空间检索的不完美。

AgenticRAG: Agentic Retrieval for Enterprise Knowledge Bases

AgenticRAG：企业知识库中的代理检索

Susheel Suresh, Hazel Mak, Shangpo Chou, Fred Kroon, Sahil Bhatnagar

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 AgenticRAG通过在现有企业检索基础设施上叠加轻量级代理框架，使语言模型能够自主迭代检索信息、导航文档并分析证据，提升了检索准确率和事实性。

Comments 14 pages, 5 figures

Beyond Semantic Similarity: Rethinking Retrieval for Agentic Search via Direct Corpus Interaction

超越语义相似性：通过直接语料交互重新思考代理搜索的检索

Zhuofeng Li, Haoxiang Zhang, Cong Wei, Pan Lu, Ping Nie, Yi Lu, Yuyang Bai, Shangbin Feng, Hangxiao Zhu, Ming Zhong, Yuyu Zhang, Jianwen Xie, Yejin Choi, James Zou, Jiawei Han, Wenhu Chen, Jimmy Lin, Dongfu Jiang, Yu Zhang

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Verdent AI ； Lambda 纠错

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

AI总结 本文提出直接语料交互（DCI）方法，通过通用终端工具直接搜索原始语料，无需嵌入模型或检索接口，有效提升代理搜索性能。

LLM-Driven Design Space Exploration of FPGA-based Accelerators

基于FPGA的加速器的LLM驱动的设计空间探索

Vinamra Sharma, Xingjian Fu, Jude Haris, José Cano

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SECDA-DSE框架，利用大语言模型自动化FPGA加速器的设计空间探索，通过结构化探索器和LLM栈实现高效配置生成与优化。

Comments Accepted to the Workshop on Intelligent System Design (InSyDe) co-located with EuroSys '26

SkillRet: A Large-Scale Benchmark for Skill Retrieval in LLM Agents

SkillRet：一种大规模技能检索基准，用于LLM代理

Hongcheol Cho, Ryangkyung Kang, Youngeun Kim

机构 * ThakiCloud 纠错

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

AI总结 本文提出SkillRet基准，用于评估LLM代理中的技能检索。该基准包含17810个公开技能，提供63259个训练样本和4997个评估查询，通过任务特定微调显著提升了检索性能。

Text-to-CAD Retrieval: a Strong Baseline

基于文本的CAD检索：一个强大的基线

Honghu Pan, Zibo Du, Daxiang Liu, Chengliang Liu, Xiaoling Luo

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； College of Computer Science and Software Engineer, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Faculty of Science and Technology, University of Macau（澳门大学科学与技术学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出文本到CAD检索任务，通过多模态嵌入框架实现CAD模型的语义检索，为下游CAD生成奠定基础。