RAG / 检索增强生成

RaG-Tree: Combining R-Tree and HNSW for Multi-Attribute Range Filtered Approximate Nearest Neighbor Search

RaG-Tree：结合R树与HNSW的多属性范围过滤近似最近邻搜索

Jiawei Liu, Xiang Zhang, Chao Zhang, Ju Fan, Xiaoyong Du

专题命中 向量检索 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出RaG-Tree，一种结合R树与感知划分HNSW图的统一MR-ANNS索引，通过分层R树剪枝、适配局部分布的HNSW图及自适应搜索算法，在三个真实数据集上实现更优查询性能与轻量级索引、快速增量更新。

Comments 13 pages

A Unified Benchmark for Privacy-preserving Vector Search

面向隐私保护的向量搜索统一基准

Anne-Marie Kermarrec, Rafael Pires, Mathis Randl, Martijn de Vos

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

AI总结 本文构建隐私保护向量搜索统一基准，在相同条件下对比SAP、EMVP等方案性能，明确各方案隐私与性能权衡关系，为从业者提供部署选择依据。

TEngineDB-V: An OLAP-Native Vector Search System for Large-$k$ Workloads at Tencent

TEngineDB-V：腾讯面向大k workloads的原生OLAP向量搜索系统

Xufei Wu, Pengcheng Zhang, Yitong Song, Xiaobo Zhang, Anqi Liang, Kai Wang, Jijun Du, Yidi Xiong, Guangxu Cheng, Zhe Chen, Peng Chen, Guoliang Li, Xuanhe Zhou, Fan Wu

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

AI总结 本文提出TEngineDB-V，一款腾讯的原生OLAP向量搜索系统，通过全局分块解耦索引等技术解决大k向量搜索问题，实验显示其性能较竞品最高提升145倍，适配百亿级生产部署。

KoVRE: Training an Efficient Embedding Model for Korean Visual Document Retrieval

KoVRE：用于韩文视觉文档检索的高效嵌入模型训练

Yongbin Choi, Gyuho Shim, Youngjoon Jang

机构 * Kyung Hee University（庆熙大学） ； Korea University（高丽大学） 纠错

专题命中 向量检索 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对现有视觉文档检索模型以英语为中心的局限，提出韩文视觉文档单向量检索模型KoVRE，采用708729对双语查询-页面对训练，2B参数模型在基准测试中表现优于同类模型。