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。

DCD: Domain-Oriented Design for Controlled Retrieval-Augmented Generation

DCD：面向领域的受控检索增强生成设计

Valerii Kovalskii, Nikita Belov, Nikita Miteyko, Igor Reshetnikov, Maksim Maksimov

机构 * red_mad_robot 纠错

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

AI总结 提出DCD（领域-集合-文档）层次化设计，通过结构化知识表示和多阶段路由控制检索与生成范围，无需修改语言模型，提升RAG在异构语料和多步查询中的鲁棒性和准确性。

Comments 14 pages, 4 figures, 2 links, link to HF https://huggingface.co/datasets/redmadrobot-rnd/dcd, link to GIT https://github.com/redmadrobot-rnd/dcd

NOVA: NOise-aware Verbal Confidence CAlibration for Robust Large Language Models in RAG Systems

NOVA: 面向RAG系统中鲁棒大语言模型的噪声感知言语置信度校准

Jiayu Liu, Rui Wang, Qing Zong, Yumeng Wang, Cheng Qian, Qingcheng Zeng, Tianshi Zheng, Haochen Shi, Dadi Guo, Baixuan Xu, Chunyang Li, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Northwestern University（西北大学） 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NOVA框架，通过规则引导的监督微调，解决检索增强生成中噪声上下文导致的过度自信问题，在域内和域外分别提升ECE 10.9%和8.0%。

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。

BLUEmed: Retrieval-Augmented Multi-Agent Debate for Clinical Error Detection

BLUEmed: 基于检索增强的多智能体辩论用于临床错误检测

Saukun Thika You, Nguyen Anh Khoa Tran, Wesley K. Marizane, Hanshu Rao, Qiunan Zhang, Xiaolei Huang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 提出BLUEmed框架，结合混合检索增强生成与多智能体辩论，通过分解临床笔记、检索证据、专家辩论及安全层过滤，在术语替换错误检测中达到最优性能。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI) 2026

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。

More Context, Larger Models, or Moral Knowledge? A Systematic Study of Schwartz Value Detection in Political Texts

更多上下文、更大模型还是道德知识？政治文本中施瓦茨价值观检测的系统研究

Víctor Yeste, Paolo Rosso

机构 * PRHLT Research Center, Universitat Politècnica de València, Spain（巴塞罗那理工大学研究中心，西班牙 Valencia理工大学） ； School of Science, Engineering and Design, Universidad Europea de Valencia, Spain（Valencia欧洲大学科学、工程与设计学院，西班牙） ； Valencian Graduate School and Research Network of Artificial Intelligence (ValgrAI)（瓦伦西亚人工智能研究生学院与研究网络（ValgrAI）） 纠错

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

AI总结 本研究系统比较了上下文范围、检索增强道德知识和模型规模对政治文本中施瓦茨价值观检测的影响，发现全文档上下文和检索知识对监督编码器有效，但对零样本大语言模型帮助有限，且模型扩展不保证性能提升。

Comments Code: https://github.com/VictorMYeste/human-value-detection-context-rag, best model: https://huggingface.co/VictorYeste/value-context-rag-deberta-v3-base-doc-rag, 18 pages, 3 figures

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。