RAG / 检索增强生成

Verification Without Sufficiency: Per-Chunk Filtering Fails on Multi-Hop RAG, and Decomposition Repairs It

无充分性的验证：逐块过滤在多跳检索增强生成（RAG）中失效，分解可修复该问题

Randhir Kumar

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

AI总结 该研究发现逐块过滤在多跳RAG中失效，经七项控制实验排除其他因素后，提出将验证条件改为分解后的子问题，可显著提升多跳RAG的性能，Qwen2.5-7B分解器已能捕获部分性能提升空间。

Comments 9 pages, 5 figures, 8 tables, 1 algorithm. Code, per-question traces and analysis scripts: https://github.com/iamhero2709/verification-without-sufficiency

RH-RAG: Trustworthy Long-Form Generation for Privacy-Constrained Settings

RH-RAG：适用于隐私受限场景的可信长文本生成

Raj Shekhar Singh

机构 * Indian Institute of Technology, Roorkee（鲁尔基印度理工学院） 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 该研究针对隐私受限场景下的长文本生成难题，提出基于本地语言模型的多智能体框架RH-RAG，通过三阶段协同生成与双层检索索引提升生成质量，且兼顾数据隐私。

Comments accepted in KDD 2026 SeT-LLM Workshop

MEGRAG: Multi-Granular Evidence Graphs for Answer-Aware Multi-Hop RAG

MEGRAG：面向答案感知多跳检索增强生成的多粒度证据图

Weidong Bao, Yingying Sun, Jun Yang, Yilin Wang, Zili Wei, Yubin Bao, Fangling Leng, Minghe Yu, Tiancheng Zhang, Ge Yu

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

AI总结 本文提出MEGRAG框架，将多跳推理转化为路径结构的多粒度证据图，通过跨粒度索引关联多粒度证据，按需选择证据并迭代判断查询是否解决，在多跳问答任务上较各类RAG基准取得持续性能提升。

Comments 9 pages, 6 figures, 3 tables

Answer Presence Drives RAG Rewriting Gains

答案存在驱动RAG重写收益

Yuejie Li, Yueying Hua, Ke Yang, Li Zhang, Yueping He, Yueping He, Ruiqi Li, Bolin Chen, Tao Wang, Bowen Li, Chengjun Mao

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 通过受控干预审计，发现检索增强问答中重写器带来的性能提升主要由黄金答案字符串出现在重写上下文中驱动，而非证据质量改善。

Comments The authors have withdrawn this manuscript after identifying errors in the experimental analysis reported in Sections 3 and 4. These errors affect the reported relationship between answer presence and RAG rewriting gains and undermine the paper's main conclusions. Therefore, the results and conclusions in the current version should not be relied upon

AutoFOAM: The Self-Refining Autonomous OpenFOAM Agent

AutoFOAM：自优化自主OpenFOAM智能体

Arun Govind Neelan, A Seshaditya

机构 * SimuNetics ； Onnes Cryogenics ； Quasi AI 纠错

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

AI总结 AutoFOAM是基于Qwen-coder 2.5-14B微调的自主LLM智能体，通过7阶段迭代循环及三种抗退化机制，可基于自然语言指令完成OpenFOAM模拟，助力CFD工作流程普及与快速原型开发。