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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。

2026-06-23 至 2026-06-23 共收录 4 信号源:cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. RAG评测 4 篇

2606.21807 2026-06-23 cs.CL 新提交 89%

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)

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。

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2605.04458 2026-06-23 cs.CL cs.IR 版本更新 79%

DoGMaTiQ: Automated Generation of Question-and-Answer Nuggets for Report Evaluation

DoGMaTiQ:面向报告评估的问答片段自动生成

Bryan Li, William Walden, Yu Hou, Gabrielle Kaili-May Liu, Dawn Lawrie, James Mayfield, Eugene Yang, Chris Callison-Burch, Laura Dietz

机构 * Google Inc.(谷歌公司) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) University of Maryland(马里兰大学) Yale University(耶鲁大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) University of New Hampshire(新罕布什尔大学)

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

AI总结 提出DoGMaTiQ流水线,通过文档锚定生成、释义聚类和基于质量准则的子选择三步自动生成高质量QA片段,实现报告的全自动评估,在跨语言任务中与人工判断高度相关。

Comments ICTIR '26

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2606.21123 2026-06-23 cs.CL 新提交 77%

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)

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。

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2605.29473 2026-06-23 cs.HC cs.AI cs.CL cs.CY cs.SI 版本更新 73%

Inform, Coach, Relate, Listen: Auditing LLM Caregiving Support Roles

告知、指导、共情、倾听:审计LLM护理支持角色

Drishti Goel, Agam Goyal, Veda Duddu, Olivia Pal, Jeongah Lee, Qiuyue Joy Zhong, Violeta J. Rodriguez, Daniel S. Brown, Dong Whi Yoo, Ravi Karkar, Koustuv Saha

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿默斯特分校) OSF HealthCare(OSF医疗集团) Indiana University Indianapolis(印第安纳大学印第安纳波利斯分校)

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

AI总结 本研究通过操作化四种社会支持角色(告知、指导、共情、倾听),评估大型语言模型在非正式护理对话中的安全概况,发现支持角色系统性地影响交互风险,且存在感知质量-安全性权衡。

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