RAG / 检索增强生成

RAG-based EEG-to-Text Translation Using Deep Learning and LLMs

基于深度学习和大语言模型的RAG EEG到文本翻译

Enrico Collautti, Xiaopeng Mao, Luca Tonin, Stefano Tortora, Sadasivan Puthusserypady

机构 * IAS-LAB, Department of Information Engineering, University of Padova（帕多瓦大学信息工程系IAS实验室） ； Padova Neuroscience Center（帕多瓦神经科学中心） ； Department of Health Technology, Technical University of Denmark（丹麦技术大学健康技术系） 纠错

专题命中 向量检索 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于检索增强生成（RAG）的EEG到文本解码方法，结合EEG编码器、向量检索阶段和大语言模型，以提高句子级解码的准确性，并在ZuCo数据集上验证了其有效性。

Comments 6 pages, 2 figures. Submitted to the 2026 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics

LSM-VEC: A Large-Scale Disk-Based System for Dynamic Vector Search

LSM-VEC：一种大规模磁盘基系统用于动态向量搜索

Shurui Zhong, Dingheng Mo, Siqiang Luo

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

AI总结 LSM-VEC结合分层图索引与LSM树存储，实现高效的动态向量搜索，支持出地更新，降低I/O开销，实验显示其在大规模数据集上优于现有磁盘基ANN系统。

Comments 12 pages, 8 figures

PipeANN-Filter: An Efficient Filtered Vector Search System on SSD

PipeANN-Filter: 在SSD上的高效过滤向量搜索系统

Hao Guo, Jiwu Shu, Youyou Lu

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出PipeANN-Filter，一种在SSD上高效的过滤向量搜索系统，通过探索有效向量的超集并在获取前k个最近向量后进行属性验证，利用概率数据结构减少SSDI/O开销，从而提升搜索延迟和吞吐量。

QuIVer: Rethinking ANN Graph Topology via Training-Free Binary Quantization

QuIVer：通过无训练二进制量化重新思考ANN图拓扑

Wenxuan Xiao, Zhiyou Wang, Chengcheng Li

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文研究了二进制量化能否定义图拓扑本身，并提出了QuIVer，一个无需训练的ANN图索引，在2位Sign-Magnitude二进制量化度量空间中完成边选择、多样性剪枝和束搜索导航，揭示了二进制量化拓扑在不同数据集上的适用边界，提出了可验证的工业向量搜索系统在压缩、吞吐量和通用数据兼容性之间的不可能三角。

Comments 16 pages, 3 figures, 14 tables, 1 algorithm