RAG / 检索增强生成

Cost-Governed RAG: Unified Per-Tenant Cost Attribution Across Retrieval and Generation in Multi-Tenant LLM Systems

成本治理的检索增强生成模型：多租户大语言模型系统中跨检索与生成的统一租户成本归因

Navnit Shukla

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI、cs.DB

AI总结 研究多租户大语言模型系统中成本治理问题，提出成本治理的RAG架构，集成TurboVec与治理网关实现统一可观测堆栈，能按租户联合归因成本，准确率高且降低成本，还形式化三层成本模型。

Towards AI Evaluation in Domain-Specific RAG Systems: The AgriHubi Case Study

面向领域特定RAG系统的AI评估：AgriHubi案例研究

Md. Toufique Hasan, Ayman Asad Khan, Mika Saari, Vaishnavi Bankhele, Pekka Abrahamsson

机构 * Faculty of Information Technology and Communication Sciences（信息科技与通讯科学学院） 纠错

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

AI总结 AgriHubi通过整合芬兰农业文档与开放模型，结合来源 grounding 和用户反馈，提升了农业决策支持系统的回答完整性、语言准确性和可靠性。

Comments 6 pages, 2 figures, submitted to MIPRO 2026

Journal ref 2026 49th MIPRO ICT and Electronics Convention (MIPRO), Opatija, Croatia, pp. 989-994

First, do NOHARM: a medical safety benchmark and randomized study of physician and AI teaming on clinical consultations

首先，不伤害：迈向临床安全的大语言模型

David Wu, Fateme Nateghi Haredasht, Saloni Kumar Maharaj, Priyank Jain, Jessica Tran, Matthew Gwiazdon, Arjun Rustagi, Jenelle Jindal, Jacob M. Koshy, Vinay Kadiyala, Anup Agarwal, Bassman Tappuni, Brianna French, Sirus Jesudasen, Christopher V. Cosgriff, Rebanta Chakraborty, Jillian Caldwell, Susan Ziolkowski, David J. Iberri, Robert Diep, Rahul S. Dalal, Kira L. Newman, Kristin Galetta, J. Carl Pallais, Nancy Wei, Kathleen M. Buchheit, David I. Hong, Vartan Pahalyants, Ernest Y. Lee, Allen Shih, Tamara B. Kaplan, Vishnu Ravi, Sarita Khemani, Thomas A. Buckley, April S. Liang, Daniel Shirvani, Advait Patil, Nicholas Marshall, Kanav Chopra, Joel Koh, Adi Badhwar, Anastasia Perez, Austin J. Schoeffler, Mahbuba Tusty, Chase M. Walton, Liam G. McCoy, David J. H. Wu, Yingjie Weng, Sumant Ranji, Kevin Schulman, Nigam H. Shah, Jason Hom, Arnold Milstein, Arjun K. Manrai, Adam Rodman, Jonathan H. Chen, Ethan Goh

机构 * Harvard Combined Dermatology Program（哈佛联合皮肤科项目） ； Department of Dermatology, Mass General Brigham（麻省总医院皮肤科） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stanford Center for Biomedical Informatics Research（斯坦福生物医学信息学研究中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Division of Hospital Medicine, Department of Medicine, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院医院医学科） ； Department of Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟医学科） ； Beth Israel Deaconess Hospital–Plymouth（贝塞斯达德acons医院-普利茅斯） ； Department of Medicine, University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校医学科） ； Department of Neurology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院神经科） ； Department of Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center（贝塞斯达德acons医学中心医学科） ； Division of Cardiology, Department of Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟心脏病科） ； Department of Cardiovascular Medicine, Summa Health System（Summa健康系统心血管医学科） ； Division of Allergy, Pulmonary, and Critical Care Medicine, Department of Medicine, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校医学科过敏、呼吸科和危重医学科） ； Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital（麻省总医院呼吸科和危重医学科） ； Center for Immunology and Inflammatory Diseases, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital（麻省总医院免疫和炎症疾病中心） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT和哈佛Broad研究所） ； Division of Pulmonary, Critical Care, and Sleep Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟呼吸科、危重医学科和睡眠医学科） 纠错

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

AI总结 提出NOHARM基准，包含1100个初级到专科咨询案例，评估28个LLM的医疗建议安全性，发现高达22.6%的案例存在严重危害风险，其中遗漏错误占80%以上。