RAG / 检索增强生成

GLM-RAG: Graph Language Models for Graph-Based Retrieval-Augmented Generation

GLM-RAG：面向基于图的检索增强生成的图语言模型

Maya Arseven, Anette Frank, Beni Egressy, Johann Higl, Moritz Plenz

机构 * Institute of Computational Linguistics, Heidelberg University（海德堡大学计算语言学研究所） ； Aleph Alpha Research（Aleph Alpha 研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出GLM-RAG的GLM基检索器，对比三类检索器性能，发现微调GLM检索器跨域泛化更优且在多跳基准达SOTA，GNN与向量搜索各有优势。

Comments 10 pages, 19 figures

Hierarchical Reranking for Scalable Financial RAG System

面向可扩展金融RAG系统的分层重排序

Joohyun Lee, Sungwoo Hong

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

AI总结 该研究针对现有RAG系统处理金融文档时的结构与规模难题，提出含三项创新的分层重排序器框架，在多金融基准测试中表现优异，获ACM-ICAIF '24金融RAG挑战赛第二名，可提升金融推理的准确性与可扩展性。

Comments 8 pages, 1 figure, 3 tables. Accepted at FinLLM @ IJCAI-ECAI 2026

From Backlog Items to Security Guidance: Towards Continuous Security Compliance

从待办事项到安全指南：迈向持续安全合规

Ignacio García Núñez, Florian Angermeir, Fabiola Moyón Constante

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

AI总结 本研究针对受监管领域持续软件工程中待办事项安全要求明确困难的问题，提出基于NLP的待办事项丰富系统，结合分类器与RAG管道，发布标注数据集，经评估可有效检测安全相关待办事项并关联安全要求，助力持续安全合规。

Comments 11 pages, 3 figures, 3 tables. Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026), Industry Showcase track

OptGraph: Large Language Models Enhanced Evolutionary Optimization Via Graph Retrieval-Augmented Generation

OptGraph：基于图检索增强生成的大语言模型增强进化优化

Xianchao Xiu, Jianhao Li, Huangyue Chen, Wanquan Liu

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

AI总结 针对现有LLM自动化进化优化的局限，提出引入GraphRAG的OptGraph工作流，通过类型化图复用经验等方法，在基准数据集上较现有框架平均精确准确率提升8.9%。

Gradient-free Task-Conditioned Retrieval for On-Device In-Context Learning

面向设备内上下文学习的无梯度任务条件检索

Xinyu Luo, Hui Liu, Yihua Shao, Junyi Yang, Arindam Basu, Haoliang Li

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 该研究提出无梯度框架CoRA，实现设备内任务条件检索，无需检索器微调等操作，在多数据集及树莓派5部署中展现有效性。

Comments Under review

NorBERTo: A ModernBERT Model Trained for Portuguese with 331 Billion Tokens Corpus

NorBERTo：一个基于ModernBERT架构的葡萄牙语现代编码器模型，训练于331十亿个token语料库

Enzo S. N. Silva, Pablo B. Costa, Raphael C. Vlasman, Rosimeire P. Costa, Henrique L. P. Silva, Lucas F. A. O. Pellicer, Guilherme Rinaldo, Renato A. Almeida, Darian S. R. Rabbani, Cinthya O. Oestreich, Vinicius F. Caridá

机构 * Itaú Unibanco ； ICTi 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 NorBERTo基于ModernBERT架构，利用Aurora-PT语料库训练，具备长上下文支持和高效注意力机制，在葡萄牙语语义相似性、文本蕴含和分类任务中表现优异，达到最高F1和准确率。

Comments This article has already undergone formal submission, review, acceptance, and publication in the proceedings of PROPOR 2026: Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of Portuguese, Vol. 1. The published version is available in the ACL Anthology at https://aclanthology.org/2026.propor-1.18/ 11 pages, 9 tables, 2 figures

Journal ref Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of Portuguese (PROPOR 2026) - Vol. 1