RAG / 检索增强生成

GoldenRetriever: Non-Interactive Homomorphic Encrypted Retrieval for Privacy-Preserving RAG

GoldenRetriever：用于隐私保护RAG的非交互式同态加密检索

Yang Gao, Gang Quan, Scott Piersall, Qian Lou, Dongdong Wang, Liqiang Wang

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

AI总结 针对现有隐私保护RAG检索方案延迟高、易泄露的问题，提出基于阈值选择的非交互式同态加密检索框架，通过CKKS同态计算与掩码极化方法实现高效安全的检索，性能优于排名式加密方法。

Comments 10 pages

Reproducing LightMem: Naive RAG Is Just as Good for Memory Management

复现LightMem：朴素检索增强生成（Naive RAG）在记忆管理上效果相当

Yongjie Zhou, Shuai Wang, Bevan Koopman, Guido Zuccon

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,title_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本研究复现轻量记忆管理方法LightMem，对比发现其效果取决于检索器和令牌预算，直接从原始用户回合检索的Naive RAG在匹配深度时表现更优，LightMem仅在严格令牌预算下占优，并非通用更好的记忆管理方案。

Comments Code: https://github.com/ielab/Reproducing-LightMem

Bridging the Question-Answer Gap in Retrieval-Augmented Generation: Hypothetical Prompt Embeddings

弥合检索增强生成中的问答差距：假设提示嵌入

Domen Vake, Jernej Vičič, Aleksandar Tošić

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

AI总结 该研究提出假设提示嵌入（HyPE）框架，将假设内容生成移至索引阶段，提升RAG的检索对齐度与效率，在六个数据集上实现检索精度和召回率的显著提升且兼容多种RAG技术

Comments 10 pages, 8 figures, 5 tables. Published in IEEE Access

Journal ref IEEE Access, vol. 13, pp. 129952-129961, 2025

TFGformer: Multivariate Time Series Forecasting via Time-Frequency Graph Learning and Covariate Fusion

TFGformer：基于时频图学习与协变量融合的多变量时间序列预测

Yu Sun, Yuan Chang, Xiaohou Shi, Yan Sun

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

AI总结 针对异构IoT传感器多变量时间序列预测问题，提出CrossRAG框架，结合SAM、FCC学习与CATF，在7个基准上性能优于仅参数化基线及现有检索增强预测方法。

QASP: Query-Adaptive Robust Vector Search Policy

QASP：查询自适应鲁棒向量搜索策略

Hakan Ferhatosmanoglu, Kushal Kumar, Tal Wagner, Andy Warfield

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.IR

AI总结 该研究针对向量搜索中固定参数导致的召回率方差及计算成本问题，提出QASP策略，通过前期回归预测召回曲线推导搜索策略，在99%召回率下减少80%数据访问，性能优异且可跨场景泛化。

Comments 12 pages, 6 figures, 6 tables, preprint

MERIT: Efficient In-Place Deletion for Dynamic Graph-Based Approximate Nearest Neighbor Indexes

MERIT：基于动态图的近似最近邻索引的高效原位删除方法

Zekai Wu, Jiabao Jin, Peng Cheng, Wangze Ni, Haoyang Li, Lei Chen, Junjie Yao, Jingkuan Song, Heng Tao Shen

专题命中 向量检索 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文针对动态图近似最近邻索引的原位删除难题，提出MERIT框架，通过三项核心技术实现高效删除，集成于两种主流索引，实验显示其删除速度远优于SOTA方法且召回率稳定。

Comments 14 pages

Evidence-Grounded Constraint Checking in Construction Documents

建筑文档中基于证据的约束检查

Rashid Mushkani, Hugo Berard, Shin Koseki

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

AI总结 该研究针对建筑文档审查的约束检查问题，提出基于证据的流程，通过实验发现调整图像预算分配可提升项目家族决策准确性，同时揭示分辨率广度权衡，为证据路由和专家审查提供依据。

Comments 11 pages, 3 figures, 4 tables