RAG / 检索增强生成

A corrective agentic hybrid RAG and an operations-grounded evaluation for a scientific facility

一种用于科学设施的校正智能混合RAG及基于操作的评估

Rajat Sainju, Dariusz Jarosz, Hairong Shang, Michael Prince, Ryan M. Aydelott, Mathew J. Cherukara, Yine Sun, Michael D. Borland

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

AI总结 研究针对科学设施操作知识难覆盖问题，提出APS - RAG平台，融合多种检索通道并添加校正智能循环，构建APS - Bench数据集评估。结果显示该平台提升关键信息召回率，交叉编码器重排器作用显著，还发布相关资源，为设施操作提供可信AI辅助工作流程。

Evaluating RAG for French immigration law: a benchmark and baseline study

评估法国移民法的RAG：一项基准和基线研究

Annia Abtout, Julien Delaunay, Monika Ewa Rakoczy

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；dense retrieval(abstract)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 研究法国国际招聘的法律框架，通过公开基准比较参数化语言模型基线与密集检索增强在两种模型规模下对52个合成档案的效果，发现检索能改进行政指导，凸显检索基础的重要性，推动混合检索策略研究。

Journal ref International workshop on AI for Human Resources and Public Employment Services (ECML-PKDD 2026)

MPR-CiteG: Enhancing RAG with Multi-Portfolio Retrieval and Citation-Grounded Generation

MPR-CiteG：通过多组合检索和引用基础生成增强RAG

Hyewon Lee, Minkyung Song, Junghyun Oh, Seunghoon Han, Sungsu Lim

机构 * Chungnam National University（忠南国立大学） ； Data Intelligence Laboratory（数据智能实验室） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 该研究针对生成式AI检索低效与缺来源验证问题，提出双组件MPR-CiteG框架，用多组合检索器高效检索，引用基础生成模块确保输出事实一致且有源可溯，经实验验证其有效性与可靠性，助力构建更可信准确的大语言模型。

Comments 12 pages, 1 figure, 7 tables. The 1st International Workshop on Retrieval-Driven Generative AI & ScienceON AI Challenge 2025@CIKM

When Should Active RAG Retrieve? A Budget-Aware Evaluation of Utility, Calibration, and Cost

主动检索生成式人工智能何时应进行检索？效用、校准和成本的预算感知评估

Pin Qian, Su Wang, Chong Peng, Junxian You, Lifei Liu, Haoran Yu, Yihang Chen, Xiaochong Jiang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,abstract)

AI总结 研究主动检索生成式人工智能何时检索，通过将其重述为效用估计进行预算感知评估，并分离出相关三个问题，利用多种方法实现，在多数据集和模型中验证，强调评估应报告多方面指标。

Comments Accepted at the ACM SIGKDD KDD 2026 Workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI; 7 pages, 1 figure, and 4 tables

The Hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems

《智能体AI的搭车指南：从基础到系统》

Haggai Roitman

机构 * Haggai Roitman 纠错

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

AI总结 本文为构建自主AI系统提供全面实践参考，覆盖从Transformer架构、训练优化到对齐、推理、检索增强生成、记忆系统、智能体设计模式及多智能体协调的完整技术栈。

Comments version 1.3

OpenAIs HealthBench in Action: Evaluating an LLM-Based Medical Assistant on Realistic Clinical Queries

OpenAIs HealthBench in Action: 评估基于LLM的医疗助手在真实临床查询中的表现

Sandhanakrishnan Ravichandran, Shivesh Kumar, Rogerio Corga Da Silva, Miguel Romano, Reinhard Berkels, Michiel van der Heijden, Olivier Fail, Valentine Emmanuel Gnanapragasam

机构 * OpenAI 纠错

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

AI总结 DR.INFO在HealthBench基准测试中表现优异，优于多个前沿LLM，在复杂临床查询中展现出高准确性和情境感知能力。

Comments 13 pages, two graphs

Does Faithfulness-Guided Alignment Hurt Accuracy? Unlocking Accurate and Faithful Post-Retrieval Reasoning

CRAFT: 通过强化学习进行多跳问答的校准推理与答案忠实轨迹

Yu Liu, Wenxiao Zhang, Diandian Guo, Cong Cao, Fangfang Yuan, Qiang Sun, Yanbing Liu, Jin B. Hong, Zhiyuan Ma

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

AI总结 CRAFT通过强化学习框架提升多跳问答的推理准确性和答案忠实度，结合确定性奖励和判官奖励，增强推理轨迹的可审计性与语义一致性。

Evidence Attribution in Visual Document Understanding without Coordinates or Region Labels

无坐标或区域标签的视觉文档理解中的证据归因

Zhuchenyang Liu, Yao Zhang, Yu Xiao

机构 * Aalto University（阿尔托大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉文档理解中无坐标或区域标签时的证据归因问题，通过对比坐标与语言接口，发现语言接口能提升证据召回率、降低幻觉率。基于此用引述和检索管道作训练框架，引入GRPO方法，提高了模型严格归因准确率，找到改善归因的实用路径。

Zing: Social Mind for LLMs

Zing：大语言模型的社交智能

Zing Team, Ao Xiang, Bi Jingping, Chen Jiahui, Chen Lehan, Chen Yilin, Cheng Xueqi, Fan Yixing, Gan Kairong, Gao Haowen, Gao Jinhua, Gao Shuxuan, Gong Chang, Guo Jiafeng, Guo Ruijie, Han Zhouyu, He Guangfu, He Yichun, Jiang Shuo, Jing Shaoling, Jing Ya, Lei Chenhao, Lei Yan, Li Anqi, Li Chengao, Li Haoyu, Li Shitian, Liang Xinjian, Liu Zhaoge, Lyu Xingyu, Nie Zhuwei, Pang Liang, Quan Zeping, Shan Shiguang, Shen Huawei, Tang Xinran, Tian Feng, Wang Qian, Wang Ruiping, Wang Xiaohong, Xia Zaiyu, Xiao Yi, Xu Jiayuan, Xu Kehan, Xu Qianqian, Xu Tianyu, Xu Yongjun, Yang Haoming, Yang Jun, Yao Di, Yu Xiaoming, Zhang Futong, Zhang Jie, Zhang Shixuan, Zhang Yuxuan, Zhao Xinyu, Zhao Zhuoran, Zhong Yunfei, Zhu Shengyu

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型社交智能，提出Zijing框架，含测量基准SoMBench、训练方法Zing及推理架构Actio，通过实验证明社交智能大语言模型在评估、内化和落地方面需协同发展。