RAG / 检索增强生成

LFRAG: Layout-oriented Fine-grained Retrieval-Augmented Generation on Multimodal Document Understanding

LFRAG：面向布局的多模态文档理解中的细粒度检索增强生成

Yifan Zhu, Yu Mi, Yue Lu, Yanchu Guan, Zhixuan Chu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Zhejiang University Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）浙江大学区块链与数据安全研究院） 纠错

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

AI总结 提出LFRAG框架，通过布局分割和语义-布局融合编码器实现从页面级到块级的细粒度检索，提升多模态文档检索精度并减少生成冗余，在LFDocQA基准上取得最优性能。

RAG4Outcome: A Retrieval-Augmented Multimodal Framework for Prognostic Prediction in Chronic Osteomyelitis

RAG4Outcome：用于慢性骨髓炎预后预测的检索增强多模态框架

Daqian Shi, Pei Han, Jishizhan Chen, Yang Wang, Xiaolei Diao, Xianyou Zheng, Pengfei Cheng

机构 * Queen Mary University of London（女王玛丽大学） ； Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to SJTU School of Medicine（上海第六人民医院附属复旦大学医学院） ； University College London（大学学院伦敦） 纠错

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

AI总结 提出RAG4Outcome框架，通过检索增强生成技术融合PET-CT影像报告、结构化手术诊断记录和非结构化随访笔记等多模态临床数据，实现慢性骨髓炎的预后预测，提高可解释性和临床可靠性。