RAG / 检索增强生成

When Confidence Takes the Wrong Path: Diagnosing Retrieval-State Lock-In in RAG

当自信误入歧途：诊断RAG中的检索状态锁定

Sahib Julka

机构 * LMU University Hospital, LMU Munich（慕尼黑大学医院，慕尼黑大学） 纠错

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

AI总结 本文诊断了RAG系统中因检索状态锁定导致置信度虚高的问题，通过分离答案、证据和检索状态三个对象，提出可审计的决策规则，在KG-RAG和密集检索中验证了该问题的普遍性。

$π$-RAG: Oblivious Retrieval via Semantic Quantization and Transcendental Addressing for Large Language Models

$\pi$-RAG：通过语义量化和超越寻址实现的大语言模型遗忘检索

Aniket Wattamwar, Mrunal Kakirwar

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

AI总结 提出$\pi$-RAG架构，利用$\pi$的数字作为超越熵源，通过语义量化层将用户输入映射到规范意图质心，生成$\pi$-key实现遗忘检索，保障数据隐私。

Dissecting Agentic RAG: A Component Ablation for Multi-Hop QA with a Local 7B Model

解析智能体RAG：基于本地7B模型的多跳问答组件消融研究

Sheroz Shaikh

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 通过消融实验，发现固定混合检索和短检索循环对多跳问答贡献最大，自适应路由和深度循环并非必要。

Comments 8 pages, 4 figures, 4 tables. Code: https://github.com/sherozshaikh/agentic-rag-eval

When Does Streaming Tool Use Help? Characterizing Tool-Intent Stabilization in Streaming Retrieval-Augmented Generation

流式工具使用何时有帮助？表征流式检索增强生成中的工具意图稳定化

Elroy Galbraith

机构 * SMG Labs（SMG实验室） 纠错

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

AI总结 通过测量工具意图稳定化（即推测查询收敛到答案的时间点），在CRAG基准上分析流式RAG的延迟隐藏效果，发现73.9%的查询可实现显著延迟隐藏，并识别早期与晚期稳定化的预测因素。

RAVEN: Agentic RAG for Automated Vulnerability Repair

RAVEN：用于自动化漏洞修复的智能体检索增强生成框架

Varun Gadey, Zijie Liu, Alexandra Dmitrienko

机构 * University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出RAVEN框架，集成智能体RAG管道与可控迭代修复，利用开源LLM实现跨类型、跨语言的自动化漏洞修复，在160个真实CVE上达到83.13%修复成功率。

Comments 17 Pages, 4 figures. Under review

Novelty-Aware Agentic Retrieval: Comparing Research Contributions Through Structured Multi-Step Reasoning

新颖性感知的智能检索：通过结构化多步推理比较研究贡献

Shou-Tzu Han

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

AI总结 提出新颖性感知研究智能体，通过结构化多步推理增强RAG，实现论文间重叠、差异及问题-方法缺失的对比分析，在100篇论文语料上支持五种结构化比较能力。

Comments 9 pages, 1 figure, 14 tables

PeerCheck: Enhancing LLM-Generated Academic Reviews Towards Human-Level Quality

PeerCheck: 提升大语言模型生成的学术评审至人类水平质量

Zeyuan Chen, Ziqing Yang, Yihan Ma, Michael Backes, Yang Zhang

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA亥姆霍兹信息安全中心） 纠错

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

AI总结 提出PeerCheck框架，分析LLM与人类评审差异，采用思维链和检索增强生成提升评审质量，发现思维链显著改善但RAG存在悖论。

Graph-Enhanced Large Language Models for Spatial Search

用于空间搜索的图增强大型语言模型

Nicole R. Schneider, Kent O'Sullivan, Hanan Samet

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型空间推理能力不足的问题，提出图增强方法，将空间数据以图形式存储并与检索增强生成结合，提升复杂空间问题回答能力。

Topic-to-Timestamp Alignment by Constrained Evidence Selection

通过约束证据选择的主题到时间戳对齐

Zeynep Yılbırt, Marina Litvak, Michael Färber

机构 * TU Dresden（德累斯顿工业大学） ； SpeechMind GmbH（SpeechMind 公司） ； Shamoon College of Engineering（沙蒙工程学院） ； ScaDS.AI Dresden/Leipzig（ScaDS.AI 德累斯顿/莱比锡） 纠错

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

AI总结 针对会议记录中主题到时间戳的对齐问题，提出将时间戳预测重构为约束时间候选选择，通过检索时间戳转录块并选择最佳候选而非生成时间码，显著提升召回率和解析输出数量。

Closing the Prior-Posterior Loop: Self-Reflective Molecular Design with Analysis-Driven LLM Iteration

闭合先验-后验循环：基于分析驱动LLM迭代的自反性分子设计

Junyi Gong, Zijie Qiu, Ben Zhong Tang

机构 * Faculty of Chemistry, Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学化学学院） ； School of Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； Department of Chemistry, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学系） 纠错

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

AI总结 提出一种自反性分子设计框架，用第一性原理计算的完整物化理由替代标量反馈，使LLM从随机采样器转变为因果推理器，在HOMO-LUMO能隙任务中实现0.0003 eV偏差和100%成功率。

Comments 3 tables, 4 figures

HAKARI-Bench: A Lightweight Benchmark for Comparing Retrieval Architectures and Efficiency Settings under Unified Conditions

HAKARI-Bench：统一条件下比较检索架构和效率设置的轻量级基准

Yuichi Tateno

机构 * MIT License（MIT许可证） 纠错

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

AI总结 提出HAKARI-Bench轻量级基准，通过重构现有检索套件为统一格式的小型数据集，实现五种检索家族及其效率变体的同条件比较，在排名上高保真复现MTEB等大型基准。

Comments 48 pages. Code and leaderboard: https://huggingface.co/spaces/hakari-bench/leaderboard https://github.com/hakari-bench/hakari-bench

CRAwLeR -- Cross-Reference Aware Legal Retrieval

CRAwLeR -- 交叉引用感知的法律检索

Maciej Jalocha, William Michelsen

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

AI总结 针对法律文档中的交叉引用，提出CRAwLeR流水线，生成需要上下文的查询并构建数据集，实验表明约80%的查询真正需要上下文，最佳Recall@10为55%-59%。

Comments 26 pages, 18 figures

MythraGen: Two-Stage Retrieval Augmented Art Generation Framework

MythraGen：两阶段检索增强艺术生成框架

Quang-Khai Le, Cong-Long Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh city, Vietnam（胡志明市科学大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh city, Vietnam（越南国家大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)

AI总结 提出MythraGen框架，结合艺术检索与LoRA微调，通过检索与提示最相似的艺术图像微调Stable Diffusion，在WikiArt数据集上生成高质量、风格匹配的艺术作品。

Comments SOICT 2024

Fast-TurboQuant: A Multiplier-Free Online Vector Quantization Approach

Fast-TurboQuant：一种无乘法器的在线向量量化方法

Pedro M. R. Pereira, Felipe A. P. de Figueiredo, Rausley A. A. de Souza

机构 * National Institute of Telecommunications (Inatel)（国家电信研究所（Inatel）） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出Fast-TurboQuant，用结构化快速Johnson-Lindenstrauss变换替代密集随机旋转矩阵，实现无乘法器投影，在DBpedia数据集上获得19.7倍加速并提升召回率。

Ghost Vectors: Soft-Deleted Embeddings Remain Reconstructible in HNSW Vector Databases

幽灵向量：HNSW向量数据库中软删除的嵌入仍然可重构

Chandranil Chakraborttii, Jackeline García Alvarado, Sitora Abdulofizova, Shivanshu Dwivedi

机构 * Trinity College, USA（美国三一学院） 纠错

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

AI总结 研究揭示HNSW向量数据库的软删除机制存在安全漏洞，被标记删除的向量仍可通过存储层恢复，并提出基于加密密钥轮换的防护方案。

Comments 13 pages, 5 figures, 12 tables. Prepared for submission

Less is More: Lightweight Prompt Compression for Question Answering Applications on Edge Devices

少即是多：面向边缘设备问答应用的轻量级提示压缩

Zihuai Xu, Ruofei Hou, Yang Xu, Hongli Xu, Yunming Liao, Ying Zhu

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出CORE，一种无需辅助语言模型的两阶段句子级提示压缩方法，通过NER和语义匹配构建答案集与线索集，结合正交残差检索和空间邻近度过滤，在边缘设备上显著提升准确率、降低内存和能耗。

The Token Tax of Epistemic Accuracy: Comparing RAG and Long-Context Architectures for Document-Grounded Generative AI Applications

认知准确性的Token税：比较RAG与长上下文架构在文档基础生成式AI应用中的表现

Austin Hamilton, Ryan Singh, Michael Wise, Ibrahim Yousif, Arthur Carvalho, Zhe Shan, Mohammad Mayyas, Lora A. Cavuoto, Fadel M. Megahed

机构 * Miami University（迈阿密大学） ； University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

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

AI总结 研究比较RAG与长上下文提示两种架构在文档基础生成式AI中的认知准确性与成本权衡，发现长上下文虽准确率更高（73.1% vs 65.4%），但Token成本增加26倍。

Comments 10 pages, 3 figures

Only Ask What You Don't Know: Grounded Delta Planning for Efficient Multi-step RAG

只问你不知道的：基于接地增量规划的高效多步RAG

Wei-Chieh Chou, Xuanjun Chen, Jian-Ren Lin, Claire Lin, Hung-yi Lee, Jyh-Shing Roger Jang

机构 * Dept. of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University（国立台湾大学资讯工程学系） ； Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University（国立台湾大学电信工程学研究所） ； Department of Economics, National Taiwan University（国立台湾大学经济学系） ； Department of Information Management, National Taiwan University（国立台湾大学资讯管理学系） ； NTU Artificial Intelligence Center of Research Excellence (NTU AI-CoRE)（国立台湾大学人工智能卓越研究中心） 纠错

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

AI总结 提出GDP-RAG框架，通过初步检索、缺口条件规划和骨架轨迹，仅针对信息增量进行推理，在HotpotQA等数据集上以最低成本实现最高准确率。

Comments Submitted to COLM 2026

Agent-Assisted Side-Channel Attacks on Non-Prefix KV Cache in RAG

代理辅助的非前缀KV缓存侧信道攻击

He Sun, Shinan Liu, Siyuan Ma, Junhao Li, Mingjun Xiao, Wenhao Jiang

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 针对RAG系统中非前缀KV缓存融合的侧信道漏洞，提出SpliceLeak攻击，利用“阶梯波”时序特征提取私有提示长度和语义内容，并设计SpliceDefense防御机制。

Comments 15 pages, 8 figures

TTFT-Aware Graph Chain-of-Thought:Distance-Indexed Neural A* for Low-Hallucination Multi-Hop Medical Reasoning

TTFT感知的图链式思维：用于低幻觉多跳医学推理的距离索引神经A*

Bechir Dardouri, Kaïs Zhioua, Yassine Msaddak

机构 * Tanit Healthcare Technologies, Tunisia（突尼斯塔尼特医疗技术公司） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种生产级GraphRAG框架，通过距离索引的神经A*算法在医学知识图谱中导航，结合PLL精确距离和AStarNet启发式，实现低延迟、低幻觉的多跳推理，并改善首令牌时间。

VISTA Architect: A graph database-oriented health AI system demonstrated in multidisciplinary tumor boards

VISTA Architect：一种面向图数据库的健康AI系统，在多学科肿瘤委员会中展示

Tuomo Kiiskinen, Jason Fries, Philip Adamson, David Wu, Timothy John Ellis-Caleo, Aaron Fanous, Balasubramanian Narasimhan, Joel Neal, Sylvia Plevritis, Manuel A. Rivas

机构 * Department of Biomedical Data Science, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院生物医学数据科学系） ； Department of Medicine, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院医学系） 纠错

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

AI总结 提出VISTA Architect架构，通过图数据库和LLM将EHR转化为持久知识图谱，解决长上下文提示和RAG的时序缺失与高成本问题，在胸科肿瘤委员会中实现96.4%准确率。

Comments 22 pages, 4 figures, 6 tables; includes Supplementary Information. Code: https://github.com/VISTA-Stanford/vista-architect (tag v0.1.0-preprint, commit 8837d44)

Context-Aware Generative AI for Automated Telecom Test Script Generation

上下文感知的生成式AI用于自动化电信测试脚本生成

Gautam Prasad, Chandramohan T. N., Joy Bose

机构 * Ericsson R&D Bangalore（爱立信印度班加罗尔研发中心） 纠错

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

AI总结 提出一种上下文感知的生成式AI框架，通过实时知识图谱和增量引擎检测变化，仅更新受影响的测试，减少人工并加速测试周期。

LLM-assisted gNB Parameter Configuration for Radio Access Network

LLM辅助的无线接入网gNB参数配置

Yao-Cong Dong, Maria Amparo Canaveras Galdon, Ari Uskudar, Kuntal Chowdhury, Edwin K. P. Chong, Ray-Guang Cheng

机构 * Dept. of Electronic and Computer Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taiwan（电子与计算机工程系，台湾科技大学） ； NVIDIA, USA（NVIDIA公司） ； Colorado State University, USA（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 提出LLM辅助框架，通过合成数据生成和微调，自动从错误日志中生成正确的gNB参数配置，在OAI测试中准确率达92.7%。

Predicate Importance Estimation and Decoupled Rationale-Score Distillation for Entity Alignment

谓词重要性估计与解耦理由-分数蒸馏用于实体对齐

Keunha Kim, Yoonjin Jang, Hyeon-gu Lee, Sihyung Kim, Youngjoong Ko

机构 * SungKyunKwan University（成均馆大学） ； NAVER 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出谓词重要性估计和解耦理由-分数蒸馏两个模块，通过谓词感知嵌入和蒸馏小语言模型提升知识图谱实体对齐性能，并利用分数与理由的不一致实现人机协同验证。

Comments 12 pages, 10 figures

AgentRiskBOM: A Risk-Scoping Security Bill of Materials for Agentic AI Systems

AgentRiskBOM：面向智能体AI系统的风险范围安全物料清单

Srimonti Dutta, Akshata Kishore Moharir

机构 * WAI USA Research Labs（WAI美国研究实验室） ； WAI USA（WAI美国） 纠错

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

AI总结 提出AgentRiskBOM，一种扩展SBOM/AIBOM/MLBOM的安全物料清单，通过添加运行时权限字段（自主性、工具权限、内存、凭证范围等）来填补智能体AI系统的能力透明度缺口，并在13个开源智能体上验证其覆盖率和检测能力。

Comments Accepted at IEEE International Conference on Cybersecurity and AI-Based Systems (Cyber-AI 2026)

Look Before You Zoom: Adaptive Routing for the Resolution-Context Trade-off in Visual RAG

先看再缩放：视觉RAG中分辨率-上下文权衡的自适应路由

Oanh N. Tran, Thanh Quoc Hung Le, Oscar Chew, Kuan-Hao Huang, Khoa D. Doan

机构 * VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity（VinUni-Illinois智慧健康中心，VinUniversity） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 提出ViRGo框架，通过自适应路由选择全局感知、基于补丁或注意力的检索，以平衡小目标细节和大目标上下文，提升视觉RAG的精度与效率。

Fixed RAG Compression Collapses Measured Reader Scaling

固定RAG压缩会坍塌测量的阅读器缩放

Sugam Panthi, Rabab Abdelfattah

机构 * The University of Southern Mississippi（南密西西比大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 发现固定压缩会隐藏阅读器升级并逆转模型排名，压缩增益随阅读器基线下降，通过两个对立力解释该悖论。

A Multi-Agent Audit Framework for High-Stakes Reasoning: Evaluation and Interpretability in Clinical Mental Health Screening

面向高风险推理的多智能体审计框架：临床心理健康筛查中的评估与可解释性

Jingchen Ye, Yanpei Yu, Luyao Zhang

机构 * Duke Kunshan University（昆山杜克大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出多智能体审计框架，通过感知、知识检索、思维链推理和审计验证的多步协作，在临床心理健康筛查中降低PHQ-8抑郁预测误差，提升可解释性。