RAG / 检索增强生成

Comparing RAG and GraphRAG for Page-Level Retrieval Question Answering on a Math Textbook

比较RAG和GraphRAG在数学教科书页面级检索问答中的应用

Eason Chen, Chuangji Li, Eric Li, Zimo Xiao, Jionghao Lin, Kenneth R. Koedinger

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究在本科数学教科书页面级问答中比较RAG和GraphRAG，用477个问答对数据集在检索准确率和答案质量两指标上对比五个RAG模型、BM25基线及GraphRAG，发现基于嵌入的RAG更优，还通过开源模型复制实验，为AI辅导系统设计提供参考。

Comments 6 pages, 1 figure

Real-time Spatial Retrieval Augmented Generation for Urban Environments

城市环境的实时空间检索增强生成

David Nazareno Campo, Javier Conde, Álvaro Alonso, Gabriel Huecas, Joaquín Salvachúa, Pedro Reviriego

机构 * ETSI de Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid（电信工程学院，马德里理工大学） ； FIWARE Foundation（FIWARE基金会） 纠错

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

AI总结 针对城市环境中基础模型更新难及传统RAG架构不适用问题，提出实时空间RAG架构，利用链接数据的时空过滤能力，借助FIWARE实现，通过马德里旅游助手用例验证了该架构能正确集成基础模型。

Journal ref ACM Transactions on Intelligent Systems, 2026

Retrieve, Schedule, Reflect: LLM Agents for Chip QoR Optimization

检索、调度、反思：用于芯片QoR优化的LLM代理

Yikang Ouyang, Yang Luo, Dongsheng Zuo, Yuzhe Ma

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

AI总结 本文提出基于LLM的代理框架，通过与EDA工具交互实现芯片优化调度，利用检索增强生成和帕累托驱动反馈提升QoR，实验显示其在时序改进、能耗和面积上优于强化学习等黑盒方法。

LAMAR: An Open Language-Aware Multilingual Alignment Reranker

LAMAR：一种开放的语言感知多语言对齐重排器

Seongtae Hong, Youngjoon Jang, Jungseob Lee, Seungyoon Lee, Heuiseok Lim

专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 研究多语言检索增强生成中重排器对文档语言的考量问题，提出语言感知多语言交叉编码器LAMAR，它通过英语锚定相关性蒸馏和偏好对齐实现语言连贯，在控制实验及实际检索中表现出色，证明其兼顾语言连贯与重排性能。

Comments preprint

RadioMaster: Multi-Agent System for Autonomous Radio Signal Generation

RadioMaster: 自主无线电信号生成的多智能体系统

Jiazhen Lei, Yuxin Sha, Tianze Cao, Sihan Wang, Bingbing Wang, Zeming Yang, Fengyuan Zhu, Xiaohua Tian

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RadioMaster，一个全自主的多智能体框架，通过RadioWiki、RadioAgent和RadioEmulator三大支柱，将用户意图转化为真实无线信号，解决现有模型因领域知识和硬件约束敏感性不足而无法生成无线电信号的问题。

JobMatchAI-An Intelligent Job Matching Platform Using Knowledge Graphs, Semantic Search and Explainable AI

JobMatchAI：基于知识图谱、语义搜索和可解释AI的智能岗位匹配平台

Mayank Vyas, Abhijit Chakraborty, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出JobMatchAI平台，整合Transformer嵌入、技能知识图谱和可解释重排序技术，优化技能匹配、经验、地点、薪资和公司偏好，提供 resume 驱动的搜索工作流解释，发布JobSearch-XS基准和混合检索栈评估技能泛化能力。

Beyond Factual Accuracy: Evaluating Global Reasoning Integrity in RAG Systems with LogicScore

超越事实准确性：使用逻辑得分评估RAG系统中的全球推理完整性

Zhichao Yan, Yunxiao Zhao, Jiapu Wang, Jiaoyan Chen, Xiaoli Li, Ru Li, Jeff Z. Pan

机构 * Shanxi University（山西大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出LogicScore，通过全局推理审查弥补RAG系统在长文本生成中逻辑完整性不足的问题，揭示模型在事实准确性高但全局推理质量差的缺陷。

Sheet As Token: A Graph-Enhanced Representation for Multi-Sheet Spreadsheet Understanding

表格作为标记：一种增强图的多表表格理解表示

Yiming Lei, Yuhang Yao, Yujia Zhang, Yiqi Wang, Bo Guan, Depei Zhu, Chunhui Wang, Zhuonan Hao, Tianyu Shi

机构 * Effyic Technology Co., Ltd（Effyic技术有限公司） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Sheet as Token框架，通过图增强方法将每个工作表视为统一语义单元，提升多表表格检索能力，实验表明图增强的跨表推理在有限计算下优于浅层图基线。

VisRAG2.0: Mitigating Visual Hallucinations via Evidence-Guided Multi-Image Reasoning in Visual Retrieval-Augmented Generation

VisRAG2.0：通过视觉检索增强生成中的证据引导多图像推理减轻视觉幻觉

Yubo Sun, Chunyi Peng, Yukun Yan, Shi Yu, Zhenghao Liu, Sen Mei, Chi Chen, Maosong Sun

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University, China（北京大学软件与微电子学院） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对视觉检索增强生成中VLM存在的视觉幻觉及证据识别问题，提出证据引导的多图像推理框架EVisRAG，引入RS-GRPO改进训练，实验表明该方法能提升性能、减少幻觉，有效提高视觉基础和推理可靠性。

PRIMA: Pre-Training with Risk-Integrated Image--Metadata Alignment for Medical Diagnosis with LLM-Based Feature Aggregation

PRIMA：通过大语言模型进行风险集成图像-元数据对齐的医学诊断预训练

Yiqing Wang, Chunming He, Ziyun Yang, Maria Woodward, Ming-Chen Lu, Mercy Pawar, Leslie Niziol, Sina Farsiu

机构 * Department of Biomedical Engineering, Duke University（杜克大学生物医学工程系） ； Department of Ophthalmology and Visual Sciences, University of Michigan（密歇根大学眼科与视觉科学系） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 提出PRIMA框架，通过检索增强生成策展风险-疾病关联专家语料库优化文本编码器，用双编码器预训练策略及四个互补损失函数弥合模态差距，融合特征用于疾病分类，性能优于其他方法。