RAG / 检索增强生成

Uncertainty-Aware Hybrid Retrieval for Long-Document RAG

不确定性感知的混合检索用于长文档RAG

Hoin Jung, Xiaoqian Wang

机构 * Elmore Family School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University（普渡大学埃尔莫尔家族电气与计算机工程学院） 纠错

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

AI总结 提出UMG-RAG，一种无需训练的混合检索框架，通过多粒度分块和不确定性估计融合密集与稀疏检索结果，提升长文档问答质量。

CQC-RAG: Robust Retrieval-Augmented Generation via Cross-Query Consistency

CQC-RAG: 通过跨查询一致性实现鲁棒的检索增强生成

Yanjia Sun, Sifan Liu, Jie Shao

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

AI总结 提出CQC-RAG框架，通过生成语义等价但句法多样的查询，并基于跨查询一致性评估答案置信度稳定性，有效过滤噪声诱导的幻觉，在开放域问答任务上显著提升性能。

X-MADAM-RAG: Diagnosing and Handling Chinese-English Evidence Conflict in Retrieval-Augmented Generation

X-MADAM-RAG：诊断和处理检索增强生成中的中英文证据冲突

Yongqi Kang, Yu Fu, Yong Zhao

机构 * Sichuan University（四川大学） 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

AI总结 提出X-MADAM-RAG管道，通过分解证据处理步骤（候选提取、可见证据修复、确定性分组和冲突感知聚合）解决RAG中中英文证据冲突问题，在受控基准上取得高准确率，但发现文档级提取是主要瓶颈。

Influence Factors on RAG Poisoning

RAG投毒的影响因素

Pedro Pereira, Eva Maia, Isabel Praça, Adrien Bécue

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

AI总结 通过432种配置的全因子实验，研究数据集、检索器类型、检索深度、数据库组成、分块策略和生成模型对RAG系统投毒鲁棒性的影响，发现检索器架构、数据集和检索深度是主要因素，且投毒脆弱性源于多组件交互。

Comments 10 pages, 3 figures, 2 Tables, conference KES-2026 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems

Multi-Field Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Maritime Accident Root Cause Analysis

面向海事事故根因分析的多字段混合检索增强生成

Seongjin Kim, Sungil Kim

机构 * Department of Industrial Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)（蔚山国立科学技术院工业工程系） 纠错

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

AI总结 提出多字段混合检索增强生成框架，利用结构化事故卡片和分层原因分类，通过字段感知的混合检索与融合排序，显著提升海事事故根因分析的检索和生成质量。

TimeLens: On-Device Artifact Recognition with Retrieval-Augmented Question Answering for the Grand Egyptian Museum

TimeLens: 面向大埃及博物馆的基于检索增强问答的设备端文物识别

Rawan Hesham, Ali Ashraf, Amr Ahmed, Malak Alaa, Omar Ahmed, Omar Wagih

机构 * Grand Egyptian Museum（大埃及博物馆） 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.CL

AI总结 针对博物馆场景中的细粒度视觉相似性、训练数据与手持相机差距以及AI幻觉问题，提出设备端文物检测器与双语检索增强生成（RAG）问答系统，实现实时识别与可靠问答。

Comments 6 pages, 4 figures, 5 tables. Submitted to AIVRCH 2026

Mod-Guide: An LLM-based Content Moderation Feedback System to Address Insensitive Speech toward Indigenous Ethnic and Religious Minority Communities

Mod-Guide：一种基于LLM的内容审核反馈系统，用于解决针对原住民及少数族裔宗教群体的不敏感言论

Dipto Das, Achhiya Sultana, Ankit Singh Chauhan, Saadia Binte Alam, Mohammad Shidujaman, Shion Guha, Sunandan Chakraborty, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto（计算机科学系，多伦多大学） ； Independent University Bangladesh（孟加拉国独立大学） ； Indiana University（印第安纳大学） ； Faculty of Information, University of Toronto（信息学院，多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文研究LLM审核系统对孟加拉国印度教和查克玛社区不敏感言论的认知局限，通过共同构建文化语料库和检索增强生成（RAG）方法开发Mod-Guide工具，提升模型对少数群体观点的敏感性。

Learning to Reason by Analogy via Retrieval-Augmented Reinforcement Fine-Tuning

通过检索增强强化微调进行类比推理学习

Zilin Xiao, Qi Ma, Chun-cheng Jason Chen, Xintao Chen, Avinash Atreya, Hanjie Chen, Vicente Ordonez

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； Rice University（莱斯大学） 纠错

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

AI总结 提出RA-RFT框架，通过黄金相关性蒸馏训练检索器，并结合强化微调利用类比推理轨迹，提升数学推理性能。

SMSR: Certified Defence Against Runtime Memory Poisoning in Persistent LLM Agent Systems

SMSR：针对持久化LLM代理系统中运行时内存投毒的认证防御

Tarun Sharma

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出SMSR防御框架，通过写入时HMAC签名和查询时随机化内存消融与基于判决的多数投票，首次为多会话内存投毒攻击提供认证鲁棒性保证。

ToolSense: A Diagnostic Framework for Auditing Parametric Tool Knowledge in LLMs

ToolSense: 审计LLM中参数化工具知识的诊断框架

Ashutosh Hathidara, Sai Shruthi Sistla, Sebastian Schreiber, Sahil Bansal

机构 * SAP Labs（SAP实验室） 纠错

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

AI总结 提出ToolSense诊断框架，自动生成三类基准测试，揭示参数化工具检索中知识-检索分离现象，发现模型在模糊查询下性能显著下降。

CoDeR: Local Constraint-Compatible Retrieval Beyond Semantic Similarity

CoDeR: 超越语义相似性的局部约束兼容检索

Xingkun Yin, Xuebin Tang, Hongyang Du

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

AI总结 针对约束敏感查询中语义相似性作为相关性代理的失效问题，提出CoDeR方法，通过分离主题相关性与约束兼容性，利用对比学习训练兼容性评分器，在不调用外部大模型的情况下实现约束兼容检索。

When Does Mixing Help? Analyzing Query Embedding Interpolation in Multilingual Dense Retrieval

何时混合有帮助？分析多语言稠密检索中的查询嵌入插值

Tongyao Zhu, Chao-Ming Huang, Min-Yen Kan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title)；分类 cs.CL

AI总结 通过嵌入级插值构造混合查询，系统研究多语言稠密检索对混合语言查询的敏感性，发现最优混合比在多数情况下优于单语言查询，且英语主导性导致不对称性。

Comments ACL 2026 Main (Oral)

HKVM-RAG: Key-Value-Separated Hypergraph Evidence Organization for Multi-Hop RAG

HKVM-RAG：用于多跳RAG的键值分离超图证据组织

Mingyu Zhang, Ying Ma

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； School of Computer and Information Engineering, Henan University（河南大学计算机与信息工程学院） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 提出HKVM-RAG，一种键值分离的证据组织层，通过超图键值检索改进多跳RAG的证据链暴露，在三个基准上提升F1分数。

Comments Submitted to ICDE 2027. 13 pages, 3 figures

How Fine-Grained Should a RAG Benchmark Be? A Hierarchical Framework for Synthetic Question Generation

RAG基准测试应该有多细粒度？一个用于合成问题生成的层次化框架

Chase M. Fensore, Kaustubh Dhole, Jason Fan, Eugene Agichtein, Joyce C. Ho

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出HieraRAG层次化框架，通过合成问题生成研究RAG基准测试的细粒度，发现最优粒度因维度而异，并引入一致性比率度量。

Rethinking RAG in Long Videos: What to Retrieve and How to Use It?

重新思考长视频中的RAG：检索什么以及如何使用？

Yuho Lee, Jisu Shin, Nicole Hee-Yeon Kim, Jihwan Bang, Juntae Lee, Kyuwoong Hwang, Fatih Porikli, Hwanjun Song

机构 * Department of Computer Science, Cranberry-Lemon University（蔓越莓柠檬大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对视频检索增强生成中检索粒度单一和基准测试缺陷，提出V-RAGBench基准和CARVE方法，通过分块自适应重排序实现多配置交错证据，显著提升性能。

SafeLLM: Extraction as a Hallucination-Resistant Alternative to Rewriting in Safety-Critical Settings

SafeLLM: 在安全关键场景中，提取作为重写的抗幻觉替代方案

Julia Ive, Felix Jozsa, Evridiki Georgaki, Nabeel Sheikh, Emma Cattell, Nick Jackson, Paulina Bondaronek, Ciaran Scott Hill, Richard Dobson

机构 * Institute of Health Informatics, University College London（伦敦大学学院健康信息学研究所） ； National Hospital for Neurology and Neurosurgery（国家神经内科与神经外科医院） ； Somerset NHS Foundation Trust（萨默塞特NHS基金会信托） ； King's College Hospital（国王学院医院） ； King's College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 提出将提取作为重写型RAG的抗幻觉替代方案，通过行号选择策略在安全关键文档中实现高召回（95%）和低幻觉，优于直接复制和安全导向方法。

SkMTEB: Slovak Massive Text Embedding Benchmark and Model Adaptation

SkMTEB：斯洛伐克大规模文本嵌入基准与模型适配

Marek Šuppa, Andrej Ridzik, Daniel Hládek, Natália Kňažeková, Viktória Ondrejová

机构 * Comenius University in Bratislava（布拉迪斯拉发夸美纽斯大学） ； Cisco Systems（思科系统） ； Technical University of Košice（科希策技术大学） ； Kempelen Institute of Intelligent Technologies（肯佩伦智能技术研究所） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对低资源西斯拉夫语斯洛伐克语，构建首个MTEB风格文本嵌入基准SkMTEB（含31个数据集、7类任务），并开发高效本地部署模型e5-sk-small/large，通过词汇裁剪与微调在参数减少62%下达到与商业API相当的竞争力。

Comments ACL 2026