RAG / 检索增强生成

Policy-aware Vector Search: A Vision for Fine Grained Access Control in Vector Databases

策略感知向量搜索：向量数据库中细粒度访问控制的愿景

Lakshmi Sahithi Yalamarthi, Primal Pappachan

机构 * Portland State University（波特兰州立大学） 纠错

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI、cs.DB

AI总结 本文提出策略感知向量搜索的愿景，形式化向量数据库中的细粒度访问控制（FGAC）策略模型与实施问题，比较不同实施策略并指出未来挑战。

Comments Accepted at SeQureDB 26, Sigmod 2026

MonaVec: A Training-Free Embedded Vector Search Kernel for Edge and Offline AI Systems

MonaVec: 一种面向边缘和离线AI系统的免训练嵌入式向量搜索内核

Oğuzhan Yenen

专题命中 向量检索 ：vector search(title)；RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.IR

AI总结 提出MonaVec，一种无需训练、数据无关的嵌入式向量搜索内核，通过随机哈达玛变换和预计算Lloyd-Max量化实现4位压缩，在边缘和离线场景下提供确定性结果，支持单文件部署。

Comments 27 pages, 11 figures. Code and artifacts: https://github.com/mona-hq/monavec (PyPI: monavec; crates.io: monavec-core). Zenodo: doi:10.5281/zenodo.20559587

When Global Gating Is Enough: Admission-Time Hubness Control in Anisotropic Vector Retrieval Systems

当全局门控足够：各向异性向量检索系统中的准入时间枢纽性控制

Prashant Kumar Pathak, Tarun Kumar Sharma

专题命中 向量检索 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.DB

AI总结 针对检索增强生成中向量枢纽性引发的投毒风险，提出准入时间控制方法，通过哨兵查询评分隔离枢纽文档，全局门控在多个数据集上达到高召回率和低误报率。

Query-aware Routing for Filtered Approximate Nearest Neighbors Search

面向过滤近似最近邻搜索的查询感知路由

Qianqian Xiong, Mengxuan Zhang

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.DB

AI总结 提出查询感知路由框架，通过轻量级ML模型预测各候选方法的召回率，结合离线基准表选择最佳召回-QPS权衡，在五个未见数据集上达到SOTA性能。

Comments 12 pages