RAG / 检索增强生成

Route Before Retrieve: Activating Latent Routing Abilities of LLMs for RAG vs. Long-Context Selection

在检索前路由：激活大语言模型的潜在路由能力用于RAG与长上下文选择

Yiwen Chen, Kuan Li, Fuzhen Zhuang, Deqing Wang, Zhao Zhang, Liwen Zhang, Yong Jiang, Shuai Wang, Minhao Cheng

机构 * Beihang University（北航） ； HKUST（香港科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Pre-Route框架，通过结构化推理提前决策，利用轻量级元数据进行任务分析和信息需求预测，实现可解释且高效的路由决策，实验表明其在成本效益上优于现有方法。

Adversarial SQL Injection Generation with LLM-Based Architectures

基于LLM架构的对抗性SQL注入生成

Ali Karakoc, H. Birkan Yilmaz

机构 * Department of Computer Engineering, NETLAB（计算机工程系，NETLAB） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出RADAGAS和RefleXQLi两种LLM-based系统，评估其在10个WAF和MySQL验证器上的对抗性SQL注入生成性能，发现RADAGAS-GPT4o在绕过WAFs方面表现优异。

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