RAG / 检索增强生成

RAG-GNN: Integrating Retrieved Knowledge with Graph Neural Networks for Precision Medicine

RAG-GNN：将检索到的知识与图神经网络结合用于精准医学

Hasi Hays, William J. Richardson

机构 * Department of Chemical Engineering, University of Arkansas（化学工程系，阿肯色大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 RAG-GNN通过整合图神经网络与动态检索的文献知识，提升了癌症信号功能聚类的精度，同时验证了检索增强对精准医学应用的互补性。

Utility-Oriented Visual Evidence Selection for Multimodal Retrieval-Augmented Generation

以效用为导向的多模态证据选择用于多模态检索增强生成

Weiqing Luo, Zongye Hu, Xiao Wang, Zhiyuan Yu, Haofeng Zhang, Ziyi Huang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Morgan Stanley（摩根大通） 纠错

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

AI总结 本文提出以信息论视角重构多模态证据选择，定义证据效用为模型输出分布的信息增益，通过引入潜在的证据有效性概念，提出无需训练的代理加速框架，实验证明在MRAG-Bench和Visual-RAG上优于现有RAG基线并降低计算成本。

Comments Accepted to ACL 2026

Domain Adaptation of Large Language Models for Polymer-Composite Additive Manufacturing Using Retrieval-Augmented Generation and Fine-Tuning

为聚合物-复合材料增材制造领域进行大型语言模型的领域适应：使用检索增强生成与微调

Saiful Islam Sagor, Tania Haghighi, Minhaj Nur Alam, Erina Baynojir Joyee

机构 * Department of Mechanical Engineering and Engineering Science, University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校机械工程与工程科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文研究了通过检索增强生成和微调来适应大型语言模型至增材制造领域的方法，发现检索增强生成在准确性和相关性上优于单纯微调。

Retrieval-Augmented Tutoring for Algorithm Tracing and Problem-Solving in AI Education

增强检索的辅导系统用于AI教育中的算法追踪与问题解决

Mragisha Jain, Tirth Bhatt, Griffin Pitts, Aum Pandya, Peter Brusilovsky, Narges Norouzi, Arto Hellas, Juho Leinonen, Bita Akram

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Aalto University（阿尔托大学） 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 本文提出KITE系统，通过增强检索生成技术辅助学生理解算法追踪和问题解决，提升算法推理能力。

Comments Paper accepted to the 21st Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2026), co-located with ACL 2026

PersonalAI 2.0: Enhancing knowledge graph traversal/retrieval with planning mechanism for Personalized LLM Agents

PersonalAI 2.0：通过规划机制增强知识图谱遍历/检索以实现个性化大语言模型代理

Mikhail Menschikov, Matvey Iskornev, Alexander Kharitonov, Alina Bogdanova, Mikhail Belkin, Ekaterina Lisitsyna, Artyom Sosedka, Victoria Dochkina, Ruslan Kostoev, Ilia Perepechkin, Evgeny Burnaev

机构 * Huawei, Moscow, Russia（华为，莫斯科，俄罗斯） 纠错

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

AI总结 PersonalAI 2.0通过动态多阶段查询流程提升知识图谱遍历与检索能力，结合实体提取和生成线索查询，提升回答准确性，优于现有方法，且在多个基准测试中表现优异。

Does Engram Do Memory Retrieval in Autoregressive Image Generation?

Engram是否在自回归图像生成中执行记忆检索？

Jinghao Wang, Qiyuan He, Chunbin Gu, Pheng-Ann Heng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 研究探讨Engram模块在自回归图像生成中的作用，发现其虽节省计算量但未提升样本质量，且模块行为更像一个带门控的架构旁路而非内容寻址检索器。

Comments 9 pages

VectorSmuggle: Steganographic Exfiltration in Embedding Stores and a Cryptographic Provenance Defense

VectorSmuggle: 嵌入式存储中的隐写术外泄及加密溯源防御

Jascha Wanger

机构 * ThirdKey / Tarnover, LLC（ThirdKey / 塔诺弗公司） 纠错

专题命中 向量检索 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文研究了在嵌入式存储中通过简单扰动隐藏数据的隐写术攻击，提出VectorPin协议通过加密签名保障嵌入数据完整性，解决了嵌入式存储的溯源和完整性问题。

Comments 47 pages, 3 figures. Reference implementations: https://github.com/jaschadub/VectorSmuggle and https://github.com/jaschadub/VectorPin

Retrieval is Cheap, Show Me the Code: Executable Multi-Hop Reasoning for Retrieval-Augmented Generation

检索成本低廉，展示代码：可执行多跳推理的检索增强生成

Jiashuo Sun, Jimeng Shi, Yixuan Xie, Saizhuo Wang, Jash Rajesh Parekh, Pengcheng Jiang, Zhiyi Shi, Jiajun Fan, Qinglong Zheng, Peiran Li, Shaowen Wang, Ge Liu, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PyRAG框架，将多跳检索增强生成转化为程序合成与执行，通过可执行Python代码实现可调试的推理过程，提升多跳问答性能。

Comments 32 pages, 20 figures, 4 tables

RDMA: Cost Effective Agent-Driven Rare Disease Mining from Electronic Health Records

RDMA: 低成本的代理驱动罕见病挖掘从电子健康记录

John Wu, Adam Cross, Jimeng Sun

机构 * Department of Computer Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） ； Department of Pediatrics, University of Illinois College of Medicine Peoria（伊利诺伊大学皮奥里亚医学院儿科系） 纠错

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

AI总结 RDMA通过代理框架在电子健康记录中挖掘罕见病，无需特定任务训练，提升性能并降低部署成本。

GAAMA: Graph Augmented Associative Memory for Agents

GAAMA：用于智能体的图增强关联记忆

Swarna Kamal Paul, Shubhendu Sharma, Nitin Sareen

机构 * Nagarro（Nagarro公司） 纠错

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

AI总结 GAAMA通过三步流程构建概念中介知识图，结合余弦相似度和个性化PageRank实现检索，通过GRaft修复知识图，提升多会话任务中的表现。

EpiGraph: Building Generalists for Evidence-Intensive Epilepsy Reasoning in the Wild

EpiGraph：构建证据密集型癫痫推理的通用专家

Yuyang Dai, Zheng Chen, Jathurshan Pradeepkumar, Yasuko Matsubara, Jimeng Sun, Yasushi Sakurai, Yushun Dong

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） ； The University of Osaka（大阪大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 EpiGraph通过整合癫痫领域异构知识图谱，提升证据驱动的临床推理能力，在药基因组学任务中提升30-41%，为神经科应用提供实用评估框架。

OpenAaaS: An Open Agent-as-a-Service Framework for Distributed Materials-Informatics Research

OpenAaaS：一种用于分布式材料信息学研究的开源代理即服务框架

Peng Kang, Bixuan Li, Xiaoya Huang, Shuo Shi, Weiqiao Zhou, Zhen Li, Yu Liu, Lei Zheng

机构 * National Key Laboratory of AI for Materials Science（人工智能材料科学国家重点实验室） ； Tianmushan Laboratory（天幕山实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 OpenAaaS提出一种开源的分层分布式代理即服务框架，通过代码流、数据不动原则实现跨领域安全集成，解决材料设计中的长期迭代和复杂机制问题。

Comments 20 pages 5 figures

Synthesizing the Expert: A Validated Multimodal Dataset for Trustworthy AI-Assisted Swimming Coaching

合成专家：一个经过验证的多模态数据集用于可信的人工智能辅助游泳教练

Ahmad Al-Kabbany, Esraa Kassem

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出一个多模态数据集，用于构建可信的人工智能游泳教练系统，通过多代理LLM架构生成1864个验证的'问题-上下文-答案'三元组，提升自动化指导的可靠性。

RS-Claw: Progressive Active Tool Exploration via Hierarchical Skill Trees for Remote Sensing Agents

RS-Claw：通过分层技能树实现渐进式主动工具探索的遥感代理

Liangtian Liu, Zeyuan Wang, Ziyu Li, Kai Ouyang, Zichao Tang, Chengfu Liu, Haifeng Li, Hanwen Yu, Wentao Yang, Cheng Yang, Dongyang Hou

机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（地质科学与信息物理学院，中南大学） ； School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China（资源与环境学院，电子科技大学） ； School of Earth Sciences and Spatial Information Engineering, Hunan University of Science and Technology（地球科学与空间信息工程学院，湖南科技大学） ； Sanya Institute of Hunan University of Science and Technology（海南科技大学三亚研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出RS-Claw，通过分层技能树实现主动探索，解决遥感代理工具选择中的被动机制问题，提升长周期推理中的工具命中率和上下文空间效率。

RAG-Enhanced Large Language Models for Dynamic Content Expiration Prediction in Web Search

增强型大型语言模型用于网络搜索中动态内容过期预测

Tingyu Chen, Wenkai Zhang, Li Gao, Lixin Su, Ge Chen, Dawei Yin, Daiting Shi

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 本文提出基于大型语言模型的查询感知动态内容过期预测框架，通过提取细粒度时间上下文和利用LLM推断查询特定的有效性范围，提升搜索结果的新鲜度和用户体验。

Comments Accepted at SIGIR 2026. Final version: https://doi.org/10.1145/3805712.3808457

CANTANTE: Optimizing Agentic Systems via Contrastive Credit Attribution

CANTANTE：通过对比信用分配优化代理系统

Tom Zehle

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； ELLIS Institute（埃里克·林斯研究所） ； Tübingen（图宾根） 纠错

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

AI总结 本文提出CANTANTE框架，通过对比多个联合配置的rollouts分解系统奖励为单个代理的更新信号，提升多代理系统优化效果，在编程、数学推理和多跳问答任务中均取得最佳排名。