RAG / 检索增强生成

Retriever Portfolios: A Principled Approach to Adaptive RAG

检索器组合：一种自适应RAG的原则性方法

Miltiadis Stouras, Vincent Cohen-Addad, Silvio Lattanzi, Ola Svensson

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,title_cn)；retriever(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出从大量候选检索器中自动选择小型多样子集（组合）的方法，通过期望最优k目标优化查询分布，实现自适应RAG，在多个QA基准上优于单检索器和朴素多检索器基线，并降低延迟和令牌成本。

Comments Accepted at ICML 2026. Code available at: https://github.com/mstou/retriever-portfolios

SEMA-RAG: A Self-Evolving Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation Framework for Medical Reasoning

SEMA-RAG: 面向医学推理的自演化多智能体检索增强生成框架

Yongfeng Huang, Ruiying Chen, James Cheng

机构 * CSE, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） 纠错

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

AI总结 针对医学问答中单轮静态检索与临床推理多阶段过程不匹配的问题，提出SEMA-RAG框架，通过任务解耦和动态多轮探索，由三个专业智能体分别负责临床解释、自演化检索和证据裁决，在多个基准上平均提升准确率6.46个百分点。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

When Is Next-Token Prediction Useful? Marginalization, Ergodicity, Mixture Identifiability, Local Sufficiency, RAG, Tools, and Programming

下一个词预测何时有用？边缘化、遍历性、混合可识别性、局部充分性、RAG、工具与编程

Francesco Corielli

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

AI总结 本文通过区分完整条件语言过程、边缘文本过程和模型诱导分布，论证了下一个词预测的有效性依赖于强假设（平稳性、代表性、遍历性）以及观察前缀对潜在上下文的充分性，并解释了RAG和工具使用作为条件充分性机制的作用。

Understanding the Fundamental Design Decisions of Retrieval-Augmented Generation Systems

理解检索增强生成系统的基本设计决策

Shengming Zhao, Yuchen Shao, Yuheng Huang, Jiayang Song, Zhijie Wang, Chengcheng Wan, Lei Ma

机构 * Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科学理工学院） ； Concordia University（Concordia大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； The University of Tokyo, Japan（日本东京大学） 纠错

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

AI总结 本文通过系统实验，研究了RAG部署中的三个关键决策（是否部署、检索量、知识集成方式），揭示了任务和模型依赖的优化策略，为实践者提供基于证据的指导。

Journal ref ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), 2026

DynaTree: Dynamic Agentic Retrieval Tree for Time-Sensitive News Retrieval

DynaTree: 面向时效性新闻检索的动态智能检索树

Siyuan Qi, Xinyuan Wang, Yingxuan Yang, Haochuan Guo, Jianghao Lin, Weiwen Liu, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出DynaTree两阶段框架，通过离线构建可复用检索树和在线轻量子树选择，实现高效、自适应的时效性新闻检索，在Syft新闻基准和BEIR数据集上优于标准RAG和现有智能体方法。

MoG: Mixture of Experts for Graph-based Retrieval-Augmented Generation

MoG：用于基于图的检索增强生成的混合专家模型

Zheng Yuan, Chuang Zhou, Linhao Luo, Siyu An, Di Yin, Xing Sun, Xiao Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 提出MoG框架，通过组织知识为中心枢纽图和稀疏激活的专家图，利用拓扑感知路由器动态选择相关专家图，以解决检索增强生成中统一知识库引入无关信息的问题，在MuSiQue上相对提升超过20%。

Aligning Dense Retrievers with LLM Utility via Distillation

通过蒸馏将稠密检索器与LLM效用对齐

Rajinder Sandhu, Di Mu, Cheng Chang, Md Shahriar Tasjid, Himanshu Rai, Maksims Volkovs, Ga Wu

机构 * Dalhousie University（达尔豪西大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 提出Utility-Aligned Embeddings (UAE)框架，通过蒸馏LLM的困惑度降低效用分布来训练双编码器，在不增加测试时LLM推理开销的情况下提升稠密检索的精度和效率。

Much of Geospatial Web Search Is Beyond Traditional GIS

大部分地理空间网络搜索超越了传统GIS

Ilya Ilyankou, Stefano Cavazzi, James Haworth

机构 * SpaceTimeLab（空间时间实验室） ； Department of Civil, Environmental, and Geomatic Engineering（土木、环境与测绘工程系） ； UCL（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 通过密集句子嵌入、SetFit分类器和密度聚类，在MS MARCO语料库中发现18%的查询具有地理空间性质，并构建了88类分类体系，揭示地理搜索以事务性和实用性查询为主，多数超出传统GIS和知识图谱范围。

Generalistic or Specific Embeddings, Which is Better? An Empirical Study on Search for Clinical Coding in Non-English Languages

通用嵌入还是特定嵌入，哪个更好？非英语语言临床编码搜索的实证研究

David Rey-Blanco, Roberto Cruz

机构 * TietAI 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究通过使用大型生成语言模型生成的合成数据微调双语编码器，构建两阶段检索器，解决了非英语语言临床编码检索中召回率下降的问题，并在多语言基准上取得了优于BioBERT-ST的性能。

Comments 24 pages, 12 figures, 6 tables

Chunking German Legal Code

德国法律文本的分块处理

Max Prior, Natalia Milanova, Andreas Schultz

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 研究针对德国成文法，以德国民法典为基准语料库，比较多种分块策略在检索增强生成中的性能，发现基于法律固有结构（如章节、小节）的分块方法在召回率和计算效率上优于语义增强方法。

Comments Accepted at the Eigth Workshop on Automated Semantic Analysis of Information in Legal Texts co-located with the 21th International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL 2026)

Inference-Free Multimodal Learned Sparse Retrieval for Production-Scale Visual Document Search

无推理多模态学习稀疏检索用于生产级视觉文档搜索

Gyu-Hwung Cho, Youngjune Lee, Kiyoon Jeong, Siyoung Lee, Sanggyu Han, Hervé Dejean, Stéphane Clinchant, Seung-won Hwang

机构 * NAVER Corp.（NAVER公司） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Naver Labs Europe（Naver欧洲实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出V-SPLADE，一种无需推理的稀疏检索器，通过标题门控令牌监督解决视觉稀疏表示中的词汇基础问题，在视觉文档检索中达到稠密级效果。

Comments 12 pages, 5 figures, 12 tables, preprint

Mental Damage: Caption Poisoning Attacks on Retrieval-Augmented Text-to-Music Generation

心理伤害：面向检索增强文本到音乐生成的标题投毒攻击

Yizhu Wen, Shuhao Zhang, Nan Zhang, Long Cheng, Hanqing Guo

机构 * Clemson University（克莱姆森大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出双层标题投毒策略，通过向音乐知识库注入少量恶意标题，使检索增强文本到音乐系统生成偏离用户意图的音乐，暴露了系统的完整性风险。

Comments This paper was accepted by the S&P 2026 ArtSec Workshop