RAG / 检索增强生成

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。

The Effect of Text Chunk Size on Retrieval-Augmented Generation Performance

文本块大小对检索增强生成性能的影响

German Garrido-Lestache Belinchon, Hugo Garrido-Lestache Belinchon

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

AI总结 研究文本块大小对检索增强生成性能的影响，评估其与检索段数量如何影响生成质量和检索效果，通过比较配置，以更好理解文档分割对检索增强生成系统性能和效率的作用。

CHaystack: Benchmarking Chinese Document Retrieval and VQA

CHaystack：中文文档检索与视觉问答基准测试

Hanxi Li

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文介绍了CHaystack中文文档检索与视觉问答基准测试，涵盖四类文档。提出CDocRAG系统，用VLM相关性过滤器验证文档图像。评估开源模型发现Qwen系列在文本丰富文档表现佳，中文大规模DocumentVQA在文本编码方面有挑战，仍需改进。

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。