RAG / 检索增强生成

A Fixed-Budget, Cluster-Aware Standard for LLM-as-a-Judge Evaluation: A Multi-Hop RAG Stress Test

固定预算、聚类感知的 LLM-as-a-Judge 评估标准：多跳 RAG 压力测试

Camilo Chacón Sartori, José H. García

机构 * Catalan Institute of Nanoscience and Nanotechnology（加泰罗尼亚纳米科学与纳米技术研究所） 纠错

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

AI总结 针对多跳 RAG 系统评估中的统计偏差问题，提出一种固定预算、聚类感知的 LLM-as-a-Judge 比较标准，并通过遗传算法证据选择器 GADMEC 在 400 个多跳问题上进行压力测试，揭示聚类感知推断改变了实证结论。

Beyond Chunk-Local Extraction: Cross-Chunk Graph Augmentation for GraphRAG

超越块级抽取：面向GraphRAG的跨块图增强

Jiaming Zhang, Yibo Zhao, Jing Yu, Jianxiang Yu, Xiang Li

机构 * School of Data Science and Engineering, East China Normal University（数据科学与工程学院，东华大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出CrossAug方法，利用GNN引导的跨块图增强，在查询前离线补充GraphRAG索引中缺失的跨块关系，提升多跳和长文档问答性能。

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