AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-05-20 至 2026-05-20 共收录 2 篇信号源：cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 多模态RAG 2 篇

2605.18884 2026-05-20 cs.LG cs.CV 90%

Navigating the Emotion Tree: Hierarchical Hyperbolic RAG for Multimodal Emotion Recognition

在情绪树中导航：用于多模态情绪识别的分层双曲RAG

Zeheng Wang, Bo Zhao, Yijie Zhu, Zhishu Liu, Hui Ma, Ruixin Zhang, Shouhong Ding, Qianyu Xie, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（广东东莞大亚湾大学）； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室）

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

AI总结本文提出HyperEmo-RAG，一种利用结构化情绪知识库的检索增强生成框架，通过双曲空间嵌入和证据图构建来提升多模态情绪识别的性能。

2605.18774 2026-05-20 cs.IR cs.AI 79%

M3DocDep: Multi-modal, Multi-page, Multi-document Dependency Chunking with Large Vision-Language Models

M3DocDep: 多模态、多页、多文档依赖分块方法基于大视觉-语言模型

Joongmin Shin, Jeongbae Park, Jaehyung Seo, Heuiseok Lim

机构 * Human-inspired AI Research, Korea University（韩国大学人智AI研究所）； Computer Science and Engineering, Konkuk University（konkuk大学计算机科学与工程系）； Department of Computer Science and Engineering, Korea University（韩国大学计算机科学与工程系）

专题命中多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结本文提出M3DocDep，一种基于大视觉-语言模型的多模态、多页、多文档依赖分块方法，通过恢复块级依赖并构建分块，提高了长多页多模态文档的检索和问答质量。

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