RAG / 检索增强生成

Not All Retrievals are Useful: Cross-Attention for Input-Aware RAG in Time Series Forecasting

并非所有检索都有用：时间序列预测中输入感知RAG的交叉注意力

Seunghan Lee, Jaehoon Lee, Jun Seo, Sungdong Yoo, Minjae Kim, Tae Yoon Lim, Dongwan Kang, Hwanil Choi, SoonYoung Lee, Wonbin Ahn

机构 * LG AI Research（LG人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出Cross-RAG框架，通过查询-检索交叉注意力选择性关注相关检索样本，联合利用查询、检索样本及其关系，提升零样本时间序列预测性能，避免无关检索的干扰。

Comments KDD Workshop on Mining and Learning from Time Series 2026 (Oral Presentation)

With Argus Eyes: Assessing Retrieval Gaps via Uncertainty Scoring to Detect and Remedy Retrieval Blind Spots

用Argus之眼：通过不确定性评分评估检索缺口以检测并弥补检索盲区

Zeinab Sadat Taghavi, Ali Modarressi, Hinrich Schutze, Andreas Marfurt

机构 * Lucerne University of Applied Sciences and Arts (HSLU)（卢塞恩应用科学与艺术大学） ； Center for Information and Language Processing (CIS), Ludwig Maximilian University of Munich (LMU)（信息与语言处理中心（CIS），慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 ARGUS通过文档增强技术提升检索器对高风险实体的检索能力，有效减少检索盲区，提高RAG系统的可靠性。

Comments 8 pages

Earthquaker-AI: A Retrieval-Augmented Generation Framework with Rubric-Based Assessment for Primary School Earthquake Education

地震人工智能：一种基于评分标准评估的小学地震教育检索增强生成框架

Xanthi Kokkinou, Chaido Mizeli, Nafsika Koulaxidou, Marina Delianidi, Konstantinos Diamantaras

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

AI总结 研究针对小学生地震教育问题，提出地震人工智能混合教育框架，集成检索增强生成对话式AI助手，结合乐高机器人、评分标准和AI，通过不同年级的渐进学习提升学生地震应对能力，实验显示有高可信度和准确性。

Comments 17 pages, 4 figures

Designing Safety-Constrained LLM Systems for Public Health Information Access

设计用于公共卫生信息访问的安全约束大语言模型系统

Ben Torkian, Jun Zhou

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） 纠错

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

AI总结 针对公共卫生信息访问，尤其是母婴健康资源导航，设计实现安全约束大语言模型系统。采用多层架构，含领域受限RAG等，通过可控数据管道确保回复基于精选资源。经场景验证，系统安全约束执行一致、性能稳定，为相关领域部署LLM系统提供指导。