RAG / 检索增强生成

Configurable Clinical Information Extraction with Agentic RAG: What Works, What Breaks, and Why

可配置的临床信息提取与智能体RAG：什么有效、什么失效及原因

Osman Alperen Çinar-Koraş, Marie Bauer, Sameh Khattab, Merlin Engelke, Moon Kim, Stephan Settelmeier, Shigeyasu Sugawara, Fabian Freisleben, Felix Nensa, Jens Kleesiek

机构 * Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM), University Medicine Essen（埃森大学医学院人工智能医学研究所） ； Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学计算机科学学院） ； Department of Physics, TU Dortmund University（多特蒙德工业大学物理系） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, TU Dortmund University（多特蒙德工业大学拉马尔机器学习和人工智能研究所） ； Advanced Clinical Research Center, Fukushima Medical University（福岛医科大学先进临床研究中心） ； Department of Cardiology and Vascular Medicine, University Hospital Essen（埃森大学医院心血管内科） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对临床文档元数据缺失问题，提出基于智能体RAG的ACIE系统，在埃森大学医学中心部署，通过完整患者上下文推理和源引用验证，在7326次临床判断中实现96.5%的提取接受率。

AI Economist Agent: An Agentic Framework for Model-Grounded Economic Analysis with RAG, Knowledge Graphs, and Large Language Models

AI经济学家代理：一种基于模型的经济分析代理框架，结合RAG、知识图谱和大语言模型

Masahiro Kato

机构 * Mizuho-DL Financial Technology, Co., Ltd.（Mizuho-DL金融科技有限公司） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种基于RAG的AI经济学家代理框架，利用知识图谱和大语言模型进行经济情景分析，通过代理规划、检索证据、选择模型并生成报告，提高经济叙事的连贯性和可追溯性。

A Layered Security Framework Against Prompt Injection in RAG-Based Chatbots

基于RAG的聊天机器人中针对提示注入的分层安全框架

Gulshan Saleem, Nisar Ahmed, Muhammad Imran Zaman, Ali Hassan

机构 * ICCK Transactions on Information Security and Cryptography（信息安全与密码学国际会议交易） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出三层防御框架，通过输入过滤、上下文指令层级和输出审计，将提示注入攻击成功率从71.4%降至11.3%，误报率4.8%，延迟开销61.2毫秒。

Comments Submitted in ICCK Transactions on Information Security and Cryptography

NIM4-ASR: Towards Efficient, Robust, and Customizable Real-Time LLM-Based ASR

NIM4-ASR：迈向高效、鲁棒且可定制的实时基于LLM的语音识别

Yuan Xie, Jiaqi Song, Guang Qiu, Xianliang Wang, Kai Qiao, Junfeng Yuan, Shengqing Liu, Yi Zhang, Bowen Chen, Ming Lei, Jie Gao, Jie Wu

机构 * Advanced Intelligent Systems Group, NIO（蔚来智能系统集团） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出NIM4-ASR框架，通过重新设计多阶段训练范式（包括预训练架构优化、迭代异步SFT和ASR专用强化学习）以及生产优化（噪声鲁棒性、流式推理和RAG热词定制），在2.3B参数下实现SOTA性能。

Qiskit Code Migration with LLMs

使用大语言模型进行Qiskit代码迁移

Jose Manuel Suarez, Luis Mariano Bibbo, Joaquin Bogado, Alenandro Fernandez

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 针对量子软件开发套件版本演进导致的代码维护问题，提出结合大语言模型与检索增强生成（RAG）的混合方法，利用自动生成的迁移场景分类体系引导模型，实现Qiskit代码跨版本自动迁移，有效减少幻觉并提升迁移建议质量。