RAG / 检索增强生成

Doctor-RAG: A Failure-Aware Repair Framework for Agentic Retrieval-Augmented Generation

Doctor-RAG：面向智能检索增强生成的故障感知修复框架

Shuguang Jiao, Chengkai Huang, Shuhan Qi, Xuan Wang, Yifan Li, Quanchi Weng, Lingchuan Liu, Xunliang Cai, Lina Yao

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Doctor-RAG框架，通过显式错误定位和前缀复用，在智能RAG中实现高效诊断与局部修复，显著提升多跳问答准确率。

UniversalRAG: Retrieval-Augmented Generation over Corpora of Diverse Modalities and Granularities

UniversalRAG: 在多样模态和粒度的语料库上实现检索增强生成

Woongyeong Yeo, Kangsan Kim, Soyeong Jeong, Jinheon Baek, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出UniversalRAG，一种能够处理多种模态和粒度的检索增强生成框架，通过动态路由机制和多粒度组织，提升跨模态知识检索的有效性，实验表明其在多个模态基准上的优越性。

Comments ACL 2026. Project page : https://universalrag.github.io

Efficient Rationale-based Retrieval: On-policy Distillation from Generative Rerankers based on JEPA

高效基于理由的检索：基于JEPA的生成重排序器的在线蒸馏

Teng Chen, Sheng Xu, Feixiang Guo, Xiaoyu Wang, Qingqing Gu, Hongyan Li, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（吉利人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Rabtriever，通过在线蒸馏从生成重排序器中学习，将查询和文档独立编码，提升检索效率，同时在多个任务中表现优异。

Comments 11 pages, 8 figures. ICMR 2026 (https://youtu.be/apDcrzEVwq4)

Rank4Gen: RAG-Preference-Aligned Document Set Selection and Ranking

Rank4Gen：RAG偏好对齐的文档集选择与排序

Yongqi Fan, Yuxiang Chu, Zhentao Xia, Xiaoyang Chen, Jie Liu, Haijin Liang, Jin Ma, Ben He, Yingfei Sun, Jie Zhai, Dezhi Ye, Tong Ruan

专题命中 知识库问答 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.IR

AI总结 针对RAG中下游生成器对文档组合和排序的偏好差异，提出PRISM数据集和Rank4Gen排序器，通过联合文档集选择与排序提升下游QA质量。

Sentinel: Decoding Context Utilization via Attention Probing for Efficient LLM Context Compression

Sentinel: 通过注意力探测解码上下文利用以实现高效LLM上下文压缩

Yong Zhang, Heng Li, Yanwen Huang, Ning Cheng, Yang Guo, Yun Zhu, Yanmeng Wang, Shaojun Wang, Jing Xiao

机构 * Ping An Technology (Shenzhen) Co., Ltd., China（平安科技（深圳）有限公司，中国） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出Sentinel，一种轻量级句子级压缩框架，通过冻结LLM的头部注意力模式解码推理时上下文利用行为，使用单次非自回归前向传递实现压缩，在LongBench上以0.5B代理模型达到5倍压缩且性能与7B模型方法相当。

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