RAG / 检索增强生成

Hybrid-IR: Dual-Path Hybrid Retrieval with Iterative Reasoning for Complex Medical Question Answering

Hybrid-IR: 面向复杂医学问答的双路径混合检索与迭代推理

Sheng Wan, Jiahui Zhang, Zicheng Zhao, Shougang Ren

机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing Agricultural University（南京农业大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出Hybrid-IR框架，结合图检索与稠密检索的双路径检索机制，并通过迭代检索-推理循环逐步优化推理轨迹，有效解决复杂医学问答中知识碎片化和静态检索不足的问题。

Security and Privacy in Retrieval-Augmented Generation: Architectures, Threats, Defenses, and Future Directions for Building Trustworthy Systems

检索增强生成中的安全与隐私：构建可信系统的架构、威胁、防御与未来方向

Balamurugan Palanisamy, G S S Chalapathi, Vikas Hassija, Rajkumar Buyya

机构 * Department of Electrical and Electronics Engineering（电子与电气工程系） ； Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Pilani Campus（比拉理工学院和科学学院，比拉校区） ； Department of Computer Engineering, KIIT University（计算机工程系，KIIT大学） ； Quantum Cloud Computing and Distributed Systems (qCLOUDS) Laboratory（量子云计算与分布式系统（qCLOUDS）实验室） ； Department of Computing and Information Systems（计算与信息系统系） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了检索增强生成系统在集中式、设备端、联邦和混合范式下的隐私与安全挑战，提出了涵盖检索、上下文构建和生成阶段的统一威胁分类，并分析了攻击类别及防御策略。

Epistemic Bias Injection: Manipulating LLM Opinion via Selective Context Retrieval

认知偏见注入：通过选择性上下文检索操纵LLM观点

Hao Wu, Prateek Saxena

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究通过检索增强生成（RAG）数据库注入事实正确但认知偏见的段落，以操纵LLM输出立场，并提出基于几何度量的攻击与防御方法BiasDef。

Error-Aware TF-IDF Retrieval-Augmented Generation for ASR Error Correction

错误感知的TF-IDF检索增强生成用于ASR错误纠正

Mohammad Aref Jafari-Raddani

机构 * Department of Computer Engineering, Qom University of Technology（库姆科技大学计算机工程系） ； Asa Electronic Akhtaran（阿萨电子阿赫塔兰公司） 纠错

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

AI总结 提出一种纯词法的错误感知检索增强生成框架，通过对称文本归一化和基于历史错误的稀疏对角惩罚矩阵，将FLEURS波斯语子集的错误感知命中率从53.7%提升至90.9%，最终词错误率从23.06%降至18.83%。

Comments 4 pages, 1 figure, 2 tables

Learning to Code with Context: A Study-Based Approach

基于情境的学习：一种基于研究的方法

Uwe M. Borghoff, Mark Minas, Jannis Schopp

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

AI总结 本文研究了如何在软件开发过程中利用生成式AI工具，通过大学编程项目中的用户研究，探讨了AI辅助在真实开发实践中的应用，分析了工具的有效性及学生遇到的挑战。

Comments 36 pages, 7 figures, 5 tables

Journal ref Software 2026, 5(2), 27

Learning to Erase Private Knowledge from Multi-Documents for Retrieval-Augmented Large Language Models

学习从多文档中擦除私有知识以用于检索增强型大语言模型

Yujing Wang, Jinwen Chen, Hainan Zhang, Liang Pang, Yongxin Tong, Binghui Guo, Hongwei Zheng, Zhiming Zheng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（未来区块链与隐私计算北京先进创新中心） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究所） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） 纠错

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

AI总结 提出Eraser4RAG，通过构建全局知识图谱、划分私有与公共子图并微调Flan-T5重写文档，结合PPO优化，有效擦除用户定义的私有知识，保留公共知识，防御去匿名化攻击。

Probabilistic Agents in Deterministic Audits: Evaluating Multi-Agent Systems for Automated Audits Based on the German IT-Grundschutz

确定性审计中的概率性智能体：基于德国IT-Grundschutz的自动化审计多智能体系统评估

Lea Roxanne Muth, Marian Margraf

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） 纠错

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

AI总结 提出结合混合检索增强生成的多智能体系统架构，通过假设验证循环和解耦推理流水线部分自动化IT-Grundschutz认证，实验表明在语义任务上高效但在逻辑推理阶段受限于LLM的概率性。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Systems Conference (SysCon), Halifax, NS, Canada, April 6-9, 2026. 8 pages, 1 figure

TASR: Training-Free Adaptive Stopping for Iterative Retrieval

TASR：无需训练的迭代检索自适应停止规则

Adrian Kieback, Uyiosa Philip Amadasun, Aman Chadha, Aaron Elkins

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

AI总结 提出TASR，一种无需训练的迭代检索停止规则，通过重复答案检测和逻辑回归边际阈值减少冗余检索，在多种配置下保持高F1值并降低调用次数。

Comments 20 pages, 5 figures. Accepted at Agent4IR Workshop, KDD 2026

Adaptive Re-Ranking

自适应重排序

Ata Cinar Genc, Emir Kaan Korukluoglu, James Allan

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

AI总结 提出基于效用的自适应重排序框架，通过查询路由选择不同复杂度的排序模型，在保持检索质量的同时显著降低延迟和计算成本。

Comments 7 pages

To Isolate or to Score? Model-Adaptive Assessment for Cost-Efficient Multi-Agent RAG

隔离还是评分？面向成本高效的多智能体RAG的模型自适应评估

Jungseob Lee, Chanjun Park, Heuiseok Lim

机构 * Korea University（高丽大学） ； Soongsil University（崇实大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体文档评估中计算成本高的问题，研究训练无关干预方法，发现弱基线模型受益于文档隔离而非评分，强基线模型则依赖评分质量，提出MADARA模型自适应路由架构，实现零样本泛化并降低计算开销。

Comments 23 pages, 2 figures, 19 tables. Code: https://github.com/js-lee-AI/MADARA

Tracing Target Answers in Poisoned Retrieval Corpora via Token Influence Attribution

通过令牌影响归因追踪中毒检索语料库中的目标答案

Yan-Lun Chen, Pin-Yu Chen, Chia-Mu Yu, Ying-Dar Lin, Yu-Sung Wu, Wei-Bin Lee

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Hon Hai Research Institute（宏海研究院） 纠错

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

AI总结 提出TRACE框架，通过令牌影响归因识别检索增强生成系统中的语料投毒攻击，无需额外分类器或LLM验证，在三个QA基准和六个LLM上验证了有效性。

On the Viability of Requirements Generation From Code: An Experience Report

从代码生成需求的可行性：经验报告

Alexander Korn, Jone Bartel, Max Unterbusch, Andreas Vogelsang

专题命中 长文档RAG ：RAG(summary_cn,abstract)

AI总结 本文通过实验评估基于LLM和RAG的代理方法从源代码生成需求，发现LLM无法可靠生成未实现需求、高质量需求或引入需求气味，且单一人工难以检测气味，表明该方法尚不可行。

Comments Accepted for publication at the 13th International Workshop on Artificial Intelligence and Requirements Engineering (AIRE'26)

CausalRAG2: Hierarchical Causal Knowledge Graph Design for RAG

CausalRAG2: 面向RAG的分层因果知识图谱设计

Nengbo Wang, Tuo Liang, Vikash Singh, Chaoda Song, Van Yang, Yu Yin, Jing Ma, Jagdip Singh, Vipin Chaudhary

机构 * Department of Computer and Data Sciences, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, USA（计算机与数据科学系，凯斯西储大学，克利夫兰，OH，USA） ； Design and Innovation Department, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, USA（设计与创新部门，凯斯西储大学，克利夫兰，OH，USA） 纠错

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

AI总结 提出CausalRAG2框架，通过分层模块间的因果门控机制显式建模因果关系，抑制虚假相关，实现大规模知识图谱上的可扩展推理，并引入HolisQA基准，实验表明其优于现有图基RAG方法。

Comments Accepted at ICML 2026

Is GraphRAG Needed? From Basic RAG to Graph-/Agentic Solutions with Context Optimization

是否需要GraphRAG？从基础RAG到基于图/智能体的上下文优化解决方案

Long Chen, Ryan Razkenari, Yuxuan Zhou, Yuan Tian, Rahul Ghosh, Venkatesh Pappakrishnan, Disha Ahuja, Vidya Sagar Ravipati

机构 * Generative AI Innovation Center, Amazon Web Services (AWS)（亚马逊云科技（AWS）生成式AI创新中心） ； Cisco Systems, Inc.（思科系统公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一个框架，比较常规RAG、GraphRAG、Modular RAG和Agentic RAG在9种标准化场景下的性能，并引入上下文工程方法减少19%-53%的token使用，同时发现检索-生成差距，表明扩展检索未成比例提升生成质量。

Comments Accepted to ACL 2026 GEM Workshop

Dziri Voicebot: An End-to-End Low-Resource Speech-to-Speech Conversational System for Algerian Dialect

Dziri Voicebot: 面向阿尔及利亚方言的端到端低资源语音到语音对话系统

Dihia Lanasri, Rebeh Imane Ammar Aouchiche, Abdelkarim Remmide, Fairouz Taki, Asma Kemmoum

机构 * ATM Mobilis, Saad Dahlab Blida 1 University（ATM Mobilis，萨阿德·达赫拉布·布利达第一大学） 纠错

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

AI总结 针对阿尔及利亚方言的低资源挑战，提出模块化流水线集成ASR、NLU、RAG和TTS的端到端语音对话系统，在电信领域数据集上微调模型，实现低词错误率、高意图分类和实体识别性能。

An Approach for a Supporting Multi-LLM System for Automated Certification Based on the German IT-Grundschutz

基于德国IT-Grundschutz的自动化认证的多LLM支持系统方法

Lea Roxanne Muth, Marian Margraf

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种多LLM系统结合混合RAG的方法，用于半自动化BSI IT-Grundschutz认证，以提高效率、降低成本并应对NIS2指令带来的认证需求增长。

Comments Accepted for publication at the 2025 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (IEEE CSR), Chania, Crete, Greece, August 4-6, 2025. 8 pages, 2 figures

BugRepro: Enhancing Android Bug Reproduction with Domain-Specific Knowledge Integration

BugRepro: 通过领域特定知识整合提升Android bug重现

Hongrong Yin, Jinhong Huang, Yao Li, Yunwei Dong, Tao Zhang

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

AI总结 本文提出BugRepro，通过整合领域知识提升Android应用bug重现的准确性和效率，实验表明其在S2R实体提取准确率和重现成功率上均显著优于现有方法。

Journal ref Autom Softw Eng 33, 89 (2026)

Recommendation as Generation: Unifying Personalized Video Generation and Recommendation at Industrial Scale

推荐即生成：在工业规模上统一个性化视频生成与推荐

Yanhua Cheng, Bo Wang, Haotian Zhang, Xinyuan Gao, Zhihui Yin, Ben Xue, Yongzhi Li, Jieting Xue, Ye Ma, Minquan Wang, Jiahui Li, Tianyu Xu, Zhiqiang Liu, Xiao Lin, Shiyang Wen, Changcheng Li, Liu Liu, Quan Chen, Peng Jiang, Kun Gai

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出推荐即生成（RaG）范式，通过共享语义ID统一生成式推荐与视频生成，实现个性化视频按需生成，并在工业平台部署，广告收入提升1.87%。

Comments Project page: https://recommendation-as-generation.github.io/

Towards an Interactive Evidence-RAG Peer-Review Workspace for the Journal of Digital History

面向《数字历史期刊》的交互式证据RAG同行评审工作空间

Elisabeth Guerard, Mehrdad Almasi, Marion Salaun, Frederic Clavert, Mirjam Pfeiffer

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)

AI总结 提出一个交互式证据RAG工作空间，用于《数字历史期刊》的AI辅助同行评审编辑评估，通过链接评论、证据、检索痕迹和可重复性检查提高模型建议的可检查性，初步评估显示严格准确率70.0%，有用输出率90.0%。

Comments Preliminary version of a full paper. 9 pages, 1 figure, 5 tables. Associated with an accepted presentation at AI through History, History through AI, C2DH, University of Luxembourg, 15-16 June 2026

Memory Makes the Difference: Evaluating How Different Memory Roles Shape Conversational Agents

记忆决定差异：评估不同记忆角色如何塑造对话代理

Yuxin Wang, Paul Thomas, Zhiwei Yu, Yuan Gao, Saeed Hassanpour, Soroush Vosoughi, Robert Sim, Nick Craswell

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出对话记忆细粒度分类法，通过用户中心评估框架，揭示不同类型记忆（如澄清记忆、无关记忆）对RAG对话系统响应准确性、个性化及主题相关性的差异化影响。

Failure Modes of Large Language Models on Research-Level Mathematics: A Taxonomy and an Empirical Characterisation

大语言模型在研究级数学问题上的失败模式：分类与实证刻画

Arnesh Banerjee, Ayushi Bhattacharjee

机构 * Dept. of CSE (Data Science) Heritage Institute of Technology（计算机科学与工程系（数据科学）哈里特技术学院） 纠错

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

AI总结 本文通过分析“First Proof”基准测试中LLM的错误，识别出四种失败模式（F1-F4），并审计Gemini 2.5 Flash生成的证明，发现前提走私（F2）普遍存在且无法被引文验证检测，提出应构建推理时管道预防而非事后检测。

Verifiable Manifest Signing and Transparency Enforcement for Secure MCP-Based LLM Pipelines

可验证的清单签名与透明度强制：面向基于MCP的安全LLM流水线

Saeid Jamshidi, Kawser Wazed Nafi, Arghavan Moradi Dakhel, Foutse Khomh, Mohammad Hamdaqa

机构 * SWAT Laboratory, Polytechnique Montréal（SWAT实验室，蒙特利尔理工学院） ； SæT Laboratory, Polytechnique Montréal（SæT实验室，蒙特利尔理工学院） 纠错

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

AI总结 针对MCP协议缺乏工具清单认证的问题，提出清单级强制层，通过策略验证、新鲜度检查、数字签名、执行前验证和Merkle透明度日志，实现低开销、可追溯的LLM工具调用安全控制。

Bridging the Post-discharge Gap: A Traceable Multi-agent Framework for Safe and Continuous Care

弥合出院后鸿沟：用于安全持续护理的可追溯多智能体框架

Runwei Guan, Yi Zhou, Heyi Lin, Jinjing Zhu, Mingyuan Hou, Yang Yang, Fang Yuan, Xiaohong Lin, Shaofeng Liang, Xuming Hu, Tao Li, Tianbin Zhao, Yutao Yue, Zhiyuan Wang, Hui Xiong

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出Healink框架，通过记忆增强的多智能体架构和约束检索生成，实现基于处方的可追溯出院后随访，在回顾性和盲评中优于医生基线。

Comments 23 pages, 10 figures