RAG / 检索增强生成

Privacy-Preserving RAG via Multi-Agent Semantic Rewriting: Achieving Confidentiality Without Compromising Contextual Fidelity

基于多智能体语义重写的隐私保护检索增强生成：在不损害上下文保真度的情况下实现机密性

Yuanhe Zhao, Tianyu Zhang, Huafei Xing, Derek F. Wong, Jianbin Li, Tao Fang

机构 * School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University（华北电力大学控制与计算机工程学院） ； Department of Computer & Information Science & Engineering, University of Florida（佛罗里达大学计算机与信息科学与工程系） ； NLP2CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系NLP2CT实验室） ； Institute of International Language Services Studies, Macau Millennium College（澳门千禧学院国际语言服务研究所） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架，通过语义重写净化检索内容，在去除敏感标识的同时保留语义核心，显著降低隐私泄露并保持上下文保真度。

Comments This full manuscript contains 23 pages and has been formally accepted for publication in Information Processing & Management (Elsevier IPM). Tao Fang is the corresponding author

Poisoned Playbooks: Demystifying Knowledge Poisoning Effects on AI Security Agents

有毒剧本：揭秘知识投毒对AI安全代理的影响

Juho Park, Hyunmin Choi, Kevin Nam

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

AI总结 研究揭示通过RAG注入单条有毒安全知识可系统性改变AI安全代理行为，提出验证边界（VB）分类法，并评估验证提示与多源检索的防御效果。

DREAM: Dense Retrieval Embeddings via Autoregressive Modeling

DREAM：通过自回归建模的密集检索嵌入

Yixuan Tang, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(title,abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出DREAM方法，利用冻结LLM的自回归预测损失训练密集检索器，通过注意力机制注入查询-文档相似度，在BEIR和RTEB上优于基线。

Scaling Dense Retrieval with LLM-Annotated Training Data: Structured Mining and Progressive Curriculum for E-Commerce Sponsored Search

使用LLM标注的训练数据扩展稠密检索：面向电商赞助搜索的结构化挖掘与渐进式课程

Md Omar Faruk Rokon, Shasvat Desai, Jhalak Nilesh Acharya, Isha Shah, Kumar Priyam, Brahanyaa Somasundaram, Vamsee Tangirala, Minuteresa Thomas, Vivek Arora, Vijay Manchi, Hong Yao, Kuang-chih Lee

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.IR

AI总结 针对电商搜索中点击信号偏差和人工标注成本高的问题，提出利用多通道检索挖掘、校准的LLM级联标注和五级渐进式课程训练，在Walmart搜索中实现NDCG@10提升5.1%，尾查询提升显著。

Comments Accepted at E-Commerce Workshop, SIGIR 2026

Matching Tasks to Objectives: Fine-Tuning and Prompt-Tuning Strategies for Encoder-Decoder Pre-trained Language Models

匹配任务与目标：编码器-解码器预训练语言模型的微调和提示调优策略

Ahmad Pouramini, Hesham Faili

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MTO框架，通过匹配任务与预训练目标，在少样本和全数据集场景下显著提升编码器-解码器模型的生成与问答性能，性能增益超120%。

Journal ref Appl Intell 54(20):9783-9810, 2024

When Retrieval Metrics Mislead: Measuring Policy Signal in Long-Horizon Tool-Use Agents

当检索指标误导：衡量长周期工具使用智能体中的策略信号

Tianyu Ding, Juan Pablo De la Cruz Weinstein

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） 纠错

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

AI总结 研究发现精确匹配的检索召回率会低估下游策略效用，通过分类器实验表明检索到的策略子句与黄金子句在宏F1上无显著差异。

FALCON: Transforming Cyber Threat Intelligence into Deployable IDS Rules with Self-Reflection

FALCON：通过自我反思将网络威胁情报转化为可部署的入侵检测系统规则

Shaswata Mitra, Subash Neupane, Martin Duclos, Sudip Mittal, Aritran Piplai, Md Rayhanur Rahman, Edward Zieglar, Shahram Rahimi

机构 * Meharry Medical College（梅哈里医学院） ； The University of Texas at El Paso（德克萨斯理工大学） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学） ； National Security Agency（国家安全局） 纠错

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

AI总结 提出FALCON框架，通过新颖的CTI-规则语义评分器实现规则检索、生成和验证，解决签名型入侵检测系统中规则创建的手动瓶颈和验证难题，在Snort和YARA平台上达到0.72平均相关性。

Comments 17 pages, 10 figures, 8 tables

Cross-Lingual Exploration for Parametric Knowledge

跨语言探索参数化知识

Elisha Diskind, Itamar Trainin, Uri Shaham, Leshem Choshen, Idan Szpektor, Omri Abend

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； Google Research（谷歌研究） ； MIT, IBM-MIT Watson AI Lab（麻省理工学院与IBM-麻省理工 Watson人工智能实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究通过跨语言提示策略探索大型语言模型中的隐藏事实知识，发现跨语言探索能显著提升知识迁移和事实召回，比单语言扩展更高效，并改善跨语言一致性。

Comments 29 pages, 5 figures, preprint

INSPIRE: Intent-aware Neural Sponsored Product Retrieval for E-commerce

INSPIRE：面向电子商务的意图感知神经赞助商品检索

Shasvat Desai, Hong Yao, Utkarsh Porwal, Kuang-chih Lee

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

AI总结 针对电商搜索中用户意图与商品不匹配问题，提出INSPIRE框架，利用结构化意图信号（如品牌、口味、饮食限制）增强查询与赞助商品的匹配，通过弱监督意图学习和大模型蒸馏实现精准检索。

Comments Accepted to ACM SIGIR E-commerce Workshop, 2026