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AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-06-16 至 2026-06-16 共收录 4 信号源:cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 多模态RAG 4 篇

2606.15906 2026-06-16 cs.IR cs.AI cs.CL cs.DB cs.MM 新提交 91%

MAGE-RAG: Multigranular Adaptive Graph Evidence for Agentic Multimodal RAG in Long-Document QA

MAGE-RAG:面向长文档问答的多粒度自适应图证据多模态RAG

Yilong Zuo, Xunkai Li, Jing Yuan, Qiangqiang Dai, Hongchao Qin, Ronghua Li

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 多模态RAG :RAG(title,title_cn);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MAGE-RAG框架,通过离线构建包含页面和元素节点的证据图,在线自适应构建证据子图,平衡证据覆盖与噪声控制,在长文档多模态问答中取得最优性能。

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2606.01613 2026-06-16 cs.IR cs.AI cs.MA 版本更新 89%

TechRAG: Evidence-Gated Multimodal Agentic RAG for Technical Literature Reasoning

TechGraphRAG:面向技术文献推理的智能图增强RAG框架

Kanwar Bharat Singh

机构 * Global Tire Intelligence and Solutions (GTIS)(全球轮胎智能与解决方案(GTIS)) The Goodyear Tire & Rubber Company(固特异轮胎与橡胶公司)

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

AI总结 提出一种13步自主流水线的智能检索增强生成框架,通过证据充分性评分、知识图谱遍历和自校正生成,支持领域特定技术文献推理。

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2606.15838 2026-06-16 cs.IR 新提交 84%

Intelligent Multimodal Retrieval and Reasoning for Geospatial Knowledge Discovery on the I-GUIDE Platform

面向I-GUIDE平台地理空间知识发现的智能多模态检索与推理

Yunfan Kang, Erick Li, Furqan Baig, Wei Hu, Alexander Michels, Anand Padmanabhan, Shaowen Wang

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

AI总结 提出I-GUIDE Smart Search系统,结合多模态索引与知识图谱的迭代RAG管道,实现地理空间异构数据的语义检索、图谱溯源和对话合成,在单A100部署下支持约100并发用户,提升检索覆盖与答案质量。

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2510.08976 2026-06-16 cs.CV cs.DC cs.IR 版本更新 77%

MIRAGE: Runtime Scheduling for Multi-Vector Image Retrieval with Hierarchical Decomposition

MIRAGE:基于层次分解的多向量图像检索运行时调度

Maoliang Li, Ke Li, Yaoyang Liu, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Yinjun Wu, Chenchen Liu, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院) School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University(北京大学电子工程与计算机科学学院) School of Information, Renmin University of China(中国人民大学信息学院) School of Integrated Circuit Science and Engineering, Beihang University(北京航空航天大学集成电路科学与工程学院)

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

AI总结 提出MIRAGE框架,通过层次化分解和跨层次相似性一致性减少冗余计算,实现多向量图像检索的精度提升和3.5倍计算加速。

Comments Will appear in DAC'2026, camera ready

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