RAG / 检索增强生成

When Knowledge Changes: Metamorphic Testing of RAG Systems with Mutations

当知识发生变化时：面向RAG系统的变异体态测试

Jinhan Kim, Samuele Pasini, Paolo Tonella

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 针对现有RAG系统评估方法无法检测语料库演变带来的故障问题，提出含11个变异算子的体态测试框架，实验显示其F1分数远优于RAGAS，可有效评估RAG系统在语料库变化下的一致性。

Comments ASE 2026

IDP AutoOpt: Agent-Driven Optimization of Document Processing Pipeline Configurations

IDP AutoOpt：智能文档处理流水线配置的智能体驱动优化

David Kaleko, Sergey Ivanov, Md Mofijul Islam

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

AI总结 IDP AutoOpt是自主LLM智能体，通过闭环流程优化IDP流水线配置，在多领域任务上性能优于人类专家且成本更低，还可扩展至RAG等其他企业AI系统。

Agent-UCT: Upper Confidence Bounds Applied to Trees for Agentic Workflow Optimization with Cost-Awareness

Agent-UCT：应用于树的上置信界，用于具有成本意识的智能工作流优化

Yang Li, Hai Liu, Dian Shao, Yu Wang, Xiyu Chen, Sergey Volkov, Bozhi Wang, Ziyu Sun, Sihang Liu, Ye Luo, Xiaowei Zhang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； School of Artificial Intelligence, Jiangxi Science and Technology Normal University（江西科技师范大学人工智能学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 研究针对智能工作流优化中计算冗余和预算分配低效问题，提出Agent-UCT算法，结合RAGSpace框架和WTB，通过重用感知正则化项减少冗余执行，实验证明其能有效识别最佳配置，实现成本感知、可重现且组合高效的智能工作流优化。

GuideSkill: Evolving Executable LLM Agent Skills for Guideline-Grounded Clinical Reasoning

GuideSkill：面向基于指南的临床推理的可执行大语言模型智能体技能演化框架

Lang Cao, Yuhao Shen, Tianyang Luo, Simo Du, Hao Peng, Yue Guo

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

AI总结 本文提出与模型无关的GuideSkill框架，通过可执行技能结合指南流程与病例诊断模式，在多基准和骨干模型上显著提升临床推理性能，技能可靠且实用。

MEDIC: Comprehensive Evaluation of Leading Indicators for LLM Safety and Utility in Clinical Applications

MEDIC：对LLM在临床应用中的安全性和实用性领先指标的综合评估

Praveenkumar Kanithi, Clément Christophe, Marco AF Pimentel, Tathagata Raha, Prateek Munjal, Nada Saadi, Hamza A Javed, Svetlana Maslenkova, Nasir Hayat, Ronnie Rajan, Shadab Khan

机构 * M42 纠错

专题命中 RAG评测 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 MEDIC通过综合评估框架揭示LLM在临床应用中的安全性和实用性差异，强调需采用组合方法以应对多维度性能权衡。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (06/2026)