RAG / 检索增强生成

Privilege and confidentiality in generative AI workflows

生成式人工智能工作流程中的特权与保密性

Václav Janeček, Thomas Melham

机构 * University of Bristol Law School（布里斯托大学法学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究生成式人工智能系统三种数据存储和处理模式带来的保密性与法律专业特权风险，结合英美判决、权威及研究进行分析，置于监管框架和专业疏忽原则中探讨，助法律服务人员理解风险，推动GenAI更负责任部署。

Retrieval over Reasoning: A Cost-Controlled Benchmark of Language Models for Energy-Retrofit Recommendation

基于推理的检索：用于能源改造推荐的语言模型成本控制基准

Eliseo Curcio

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

AI总结 研究为建筑推荐节能措施问题，通过树集成解决EUI预测，发现推荐任务框架影响模型选择，对八个大语言模型基准测试，表明其过度推荐，检索可缩小差距，还给出成本控制下模型的效果。

Prompt-to-Paper: Agentic AI System for Bioinformatics

从提示到论文：用于生物信息学的智能AI系统

Ramsha Kamran, Maheera Amjad, Zartasha Mustansar, Arsalan Shaukat, Salma Sherbaz, Muhammad U. S. Khan

机构 * School of Interdisciplinary Engineering and Sciences (SINES), National University of Sciences and Technology (NUST)（跨学科工程与科学学院（SINES），国立科技大学（NUST）） 纠错

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

AI总结 研究针对现有AI自动生成稿件系统的缺陷，提出Prompt-to-Paper多智能体框架。通过检索增强生成、自主编码实验及八维质量评分等创新，经质量驱动改进循环，在生物信息学案例中验证，有效提升稿件质量，成本低且获较好外部评价。

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