RAG / 检索增强生成

LARAG: Link-Aware Retrieval Strategy for RAG Systems in Hyperlinked Technical Documentation

LARAG：超链接技术文档中基于链接的RAG系统检索策略

Giorgia Bolognesi, Claudio Estatico, Ulderico Fugacci, Isabella Mastroianni, Claudio Muselli, Luca Oneto

机构 * Rulex s.r.l.（Rulex公司） ； Department of Mathematics (DIMA), University of Genoa（热那亚大学数学系） ； Department of Computer Science, Bioengineering, Robotics, and Systems Engineering (DIBRIS), University of Genoa（热那亚大学计算机科学、生物工程、机器人学和系统工程系） 纠错

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

AI总结 LARAG通过利用HTML文档中已有的超链接结构，改进RAG系统检索效果，提升答案质量并降低资源消耗。

Topic Is Not Agenda: A Citation-Community Audit of Text Embeddings

主题并非议程：文本嵌入的引用社区审计

Junseon Yoo

机构 * Pluto Labs（Pluto实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；vector search(abstract)

AI总结 本文通过构建358万篇科学论文的增强引用图，发现文本嵌入的余弦相似性与研究议程的相关性在子领域层面合理，但在更高层次的议程层面失效，揭示了科学RAG系统中的关键缺陷。

Comments 16 pages, 4 figures, 4 tables

Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Entity Linking for Educational Platforms

通过实体链接增强教育平台的检索增强生成

Francesco Granata, Francesco Poggi, Misael Mongiovì

机构 * Department of Mathematics and Computer Science, University of Catania, Italy（卡塔尼亚大学数学与计算机科学系） ； Institute of Cognitive Sciences and Technologies (ISTC), National Research Council of Italy (CNR)（意大利国家研究委员会认知科学与技术研究所（ISTC）） 纠错

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ELERAG架构，通过实体链接增强事实信号，提升教育问答系统在意大利语领域的准确性，实验显示其在专业领域表现优异，但通用领域效果不如交叉编码器。

Journal ref Big Data and Cognitive Computing, 10(4), 120. 2026

Characterizing and Mitigating False-Positive Bug Reports in the Linux Kernel

对Linux内核中虚假正例缺陷报告的特征分析与缓解

Jiashuo Tian, Dong Wang, Chen Yang, Haichi Wang, Zan Wang, Junjie Chen

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

AI总结 本文研究Linux内核中虚假正例缺陷报告的问题，通过构建2006份报告数据集，发现虚假正例需与真实缺陷同等努力，主要出现在文件系统和驱动程序中，采用RAG策略可实现91%召回率和88%F1分数。

Comments Accepted in the Research Track in FSE 2026

Retrieval from Within: An Intrinsic Capability of Attention-Based Models

内部检索：基于注意力模型的内在能力

Elad Hoffer, Yochai Blau, Edan Kinderman, Ron Banner, Daniel Soudry, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA ； Department of Electrical Engineering, Technion, Haifa, Israel（技术学院电子工程系，以色列海法） 纠错

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

AI总结 本文提出INTRA框架，通过注意力机制直接从内部表征检索证据，统一检索与生成流程，提升问答任务的召回与生成质量。

DisastRAG: A Multi-Source Disaster Information Integration and Access System Based on Retrieval-Augmented Large Language Models

DisastRAG：基于检索增强大语言模型的多源灾害信息整合与访问系统

Bo Li, Zhitong Chen, Kai Yin, Junwei Ma, Yiming Xiao, Ali Mostafavi

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

AI总结 本文提出DisastRAG系统，整合结构化、非结构化和上下文灾害信息，通过多路径架构支持文档检索、结构化访问和外部网络回退，提升灾害管理信息获取效率。

From Standard English to Singlish: A Retrieval-Augmented Approach for Code-Switched Creole Generation in Large Language Models

从标准英语到新加坡英语：一种检索增强的方法用于大型语言模型中的克里奥尔生成

Foong Ming Lai, Yujin Tan, Han Meng, Yi-Chieh Lee

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

AI总结 本文提出一种检索增强生成框架，通过外部化方言知识实现受控的克里奥尔语言生成，无需微调，通过稀疏词法替换指导生成，实验表明其在自然度和语义保留方面表现优异。

WiCER: Wiki-memory Compile, Evaluate, Refine Iterative Knowledge Compilation for LLM Wiki Systems

WiCER：维基内存编译、评估、细化迭代知识编译用于LLM维基系统

Juan M. Huerta

机构 * Zinnia Tech Solutions（Zinnia科技解决方案） 纠错

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

AI总结 本文提出WiCER算法，通过迭代编译、评估和细化维基内存，解决LLM维基系统中知识编译的差距问题，显著提升知识检索质量并减少灾难性失败。

MLAIRE: Multilingual Language-Aware Information Retrieval Evaluation Protocal

MLAIRE: 多语言语言感知信息检索评估协议

Youngjoon Jang, Seongtae Hong, Hyeonseok Moon, Heuiseok Lim

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

AI总结 本文提出MLAIRE评估协议，用于评估多语言信息检索中语言感知维度，引入语言偏好率和Lang-nDCG等指标，分析语义检索与查询语言偏好之间的差异。

Retrieval Heads are Dynamic

检索头是动态的

Yuping Lin, Zitao Li, Yue Xing, Pengfei He, Yingqian Cui, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou, Jiliang Tang

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Zoom Communications（Zoom公司） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） 纠错

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

AI总结 本文从动态视角研究LLM中的检索头，揭示其时间动态性、不可替代性及与隐藏状态的关联，通过实验验证动态检索头在生成任务中的优势。

Comments Accepted at ACL 2026

GRAPE: Let GRPO Supervise Query Rewriting by Ranking for Retrieval

GRAPE：通过检索排名监督查询重写

Zhaohua Zhang, Jianhuan Zhuo, Muxi Chen, Chenchen Zhao, Wenyu Jiang, Tianwen Jiang, Mingyang Chen, Yutang, Qiuyong Xiao, Jihong Zhang, Zhixun Su

机构 * Dalian University of Technology, Dalian, China（大连理工大学） ； Tencent HunYuan Data, Shenzhen, China（腾讯混元数据） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 GRAPE通过组相对策略优化提升检索排名，改进多语言、长文本和多模态查询的检索性能，平均提升Recall@10 4.9%。