RAG / 检索增强生成

Evaluating RAG Reliability under Clean, Misleading, and Mixed Retrieval

评估RAG在干净、误导和混合检索下的可靠性

Sevgi Yigit-Sert

机构 * Ankara University（安卡拉大学） 纠错

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 提出评估协议，通过参数覆盖和置信度指标，系统测试RAG系统在干净、有毒和混合证据下处理参数知识与检索证据冲突的鲁棒性。

Beyond Probabilistic Similarity: Structural, Temporal, and Causal Limitations of Retrieval-Augmented Generation in the Legal Domain

超越概率相似性：检索增强生成在法律领域的结构性、时间性和因果性局限

Hudson de Martim

机构 * Federal Senate of Brazil（巴西联邦参议院） 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 本文指出法律AI中RAG的失败源于概率检索与法律知识层次、时间及制度结构的架构不匹配，提出三种病理（部分盲、历时盲、因果不透明）并推导出确定性设计的四项架构承诺。

Crop Recommendation and Agricultural Query Answering System Using Spatio-Temporal Graph Neural Networks and Hybrid Retrieval Augmentation

基于时空图神经网络与混合检索增强的作物推荐及农业问答系统

Prajwal Thapa, Yagya Raj Pandeya

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出融合时空图神经网络（STGCN）与检索增强生成（RAG）的精准农业系统，实现30天天气预报、作物推荐及农业问答，在尼泊尔1359个地点数据上STGCN预测MSE达0.011。

Comments 11 pages, 8 figures

Retrieval Augmented Generation Framework for the Nepali Legal Domain Question Answering

面向尼泊尔法律领域问答的检索增强生成框架

Samir Wagle, Abiral Adhikari, Reewaj Khanal, Batsal Bhandari, Prashant Manandhar, Praveen Acharya, Bal Krishna Bal

机构 * Dublin City University（都柏林城市大学） 纠错

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

AI总结 提出首个基于检索增强生成的尼泊尔法律问答模型，利用BM25和E5模型检索案例法，实现91%的top-1精度和74%的生成答案可信度。

TICoder: A Repository-Level Code Generation Framework with Test-Driven Planning and Implementation-Aware Reuse

TICoder: 一种具有测试驱动规划和实现感知复用的仓库级代码生成框架

Siyu Nan, Yaling Luo, Jian Wang, Neng Zhang, Bing Li

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

AI总结 提出TICoder框架，通过测试驱动迭代规划机制和实现感知代码复用策略，解决仓库级代码生成中的依赖和上下文限制问题，在多个基准上平均提升11.52%。

Comments 11 pages

TrustMargin: Training-Free Arbitration between Parametric Memory and Retrieved Evidence in Large Language Models

TrustMargin: 大语言模型中参数化记忆与检索证据之间的无训练仲裁

Jingyan Xu, Hong Shi, Yi Shan, Penghui Liu, Yunhao Bai, Ningyuan Li, Xueyang Liu

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在知识问答中参数记忆与检索证据冲突的问题，提出无训练仲裁层TrustMargin，利用模型自身似然度评分选择更可信的答案，无需微调或外部评判。

Comments 13 pages, 6 figures, 9 tables. Code and data are available at https://github.com/mojixu/TrustMargin.git

AbstRAG: Learning to Abstract for Retrieval Problems

AbstRAG：面向检索问题的抽象学习

Lei Xu, Xin Quan, Daniel Pedronette, André Freitas

机构 * Idiap Research Institute（Idiap 研究所） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院 (EPFL)） ； São Paulo State University（圣保罗州立大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； CRUK National Biomarker Centre（英国癌症研究中心国家生物标志物中心） 纠错

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

AI总结 针对查询与文档证据间的抽象鸿沟问题，提出AbstRAG方法，通过将抽象作为显式检索对象，并采用反思性精炼机制，在三个基准上提升了检索和生成性能。

MM-Matryoshka: Towards Budget-Elastic Visual Document Retrieval via a 2D Multimodal Matryoshka Training Framework

MM-Matryoshka：通过二维多模态套娃训练框架实现预算弹性视觉文档检索

Haowen Xiang, Yibo Yan, Jiahao Huo, Yu Huang, Yi Cao, Mingdong Ou, Xuming Hu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云计算） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出MM-Matryoshka，一种二维套娃训练框架，使视觉文档检索器在向量维度和编码器深度上实现弹性预算选择，无需为不同预算训练独立模型。

SIFT: Selective-Index For Fast Compute of RAG Prefill by Exploiting Attention Invariance

SIFT: 利用注意力不变性实现RAG预填充快速计算的索引选择

Rya Sanovar, Srikant Bharadwaj, Hritvik Taneja, Moinuddin Qureshi

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 针对RAG查询中文档重复导致预填充计算冗余和TTFT增加的问题，提出SIFT方法，通过离线提取文档高注意力分数位置并利用注意力不变性，在预填充时仅计算标记位置，将TTFT提升1.71倍且精度损失在1%以内。

LongRTL: Graph-Similarity-Guided LLM-driven Long Context RTL Optimization

LongRTL：基于图相似性的LLM驱动的长上下文RTL优化

Yuyang Ye, Che-Kuan Shen, Xiangfei Hu, Yuchen Liu, Shuo Yin, Xufeng Yao, Bei Yu, Tsung-Yi Ho

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出一种基于图相似性的LLM驱动RTL优化框架，通过分区、优化和重构三个智能体解决长上下文RTL代码的优化问题。

Comments 7 pages, 6 figures, 5 tables, conference

AgentTrust: A Self-Improving Trust Layer for AI-Agent Actions

AgentTrust: AI代理行为的自改进信任层

Chenglin Yang

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出AgentTrust v2，通过威胁类型分类（词汇/语义）和自学习机制，在代理行为中实现自改进信任决策，显著提升语义威胁检测准确率并降低误拦。

Comments 29 pages, 5 figures

Architectural Evolution and Selection Framework for Database Systems in AI-Ready Data Platforms

面向AI就绪数据平台的数据库系统架构演进与选择框架

Mohit Srivastava

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 提出一个统一的多范式评估与选择框架，基于九个架构维度，通过工作负载特征化、约束过滤和兼容性评分，系统比较十三种数据库范式，揭示存储计算分离、工作负载驱动专业化、向AI就绪平台收敛三大演化模式，并通过金融欺诈检测案例验证。

Comments 18 pages, 6 figures

HDSL: A Hierarchical Domain-Specific Language for Structured 3D Indoor Scene Generation and Localized Editing with LLM Agents

HDSL：一种用于结构化3D室内场景生成和基于LLM智能体局部编辑的层次化领域特定语言

Letian Li, Chao Shen, Shuzhao Xie, Chenghao Gu, ZhengXiao He, Yu Meng, Xin Yang, Wenyuan Jiang, Zhi Wang

机构 * SIGS, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nankai University（南开大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出HDSL语言，以树结构表示室内场景，结合LLM智能体生成、多模态检索和力导向布局优化，实现结构化场景生成与局部编辑，显著提升对象覆盖率和编辑效率。

Decoupling Semantics and Logic: A Training-Free Coarse-to-Fine Pipeline for Video Retrieval-Augmented Generation

解耦语义与逻辑：一种无需训练的从粗到精的视频检索增强生成流水线

Jiaxin Dai, Zehang Wei, Jiamin Yan, Xiang Xiang

机构 * School of Computer Science & Tech, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of AI and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的两阶段级联视频RAG流水线，通过解耦语义检索与逻辑推理，实现跨语言长视频理解、严格角色遵循和零幻觉时间定位。

Comments To be presented at ACL 2026 MAGMAR Workshop (Oral; Retrieval leaderboard No.1)

Constrained Dominant Sets for Multimodal Document Question Answering

约束主导集用于多模态文档问答

Ambuj Mehrish, Sebastiano Vascon

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

AI总结 提出基于查询增强亲和图的约束主导集检索方法，通过谱边界自动平衡相关性与冗余性，利用复制动态实现全局均衡，无需训练，在多模态文档问答中取得新最优结果。

Document-Authored Control-Signal Impersonation: A Low-Cost Indirect Prompt Attack on RAG Safety Boundaries

文档作者控制信号冒充：对RAG安全边界的低成本间接提示攻击

Jianguo Zhu

机构 * Chengdu University of Information Technology（成都信息工程大学） 纠错

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

AI总结 研究检索增强生成系统中文档文本冒充控制信号的安全漏洞，提出非命令式间接注入攻击方法DACSI，并在多个模型上验证其有效性。

Comments Preprint. Independent-author version

Generalized Rank-based Evaluation for Knowledge Graph Completion: Perspectives, Framework, and Analyses

基于排序的知识图谱补全广义评估：视角、框架与分析

Sooho Moon, Jian Kang, Yunyong Ko

机构 * Chung-Ang University（中央大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 针对现有评估指标忽视预测锐度与流行偏差鲁棒性的问题，提出广义评估框架PROBE，通过排序变换器和排序聚合器实现更全面、灵活且一致的模型评估。

Comments 25 pages, 12 figures, 5 tables