RAG / 检索增强生成

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。