RAG / 检索增强生成

SciRet: A Compute-Aware Empirical Study of Retrieval and Reranking for Scientific RAG

SciRet：面向科学RAG的检索与重排序的计算感知实证研究

Kaysarul Anas Apurba, Md. Hasibul Hasan, Rofiqul Alam Shehab, Asab Azad

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；dense retrieval(abstract)；hybrid retrieval(abstract)

AI总结 该研究针对CORD-19科学问答开展SciRet实证研究，评估固定科学RAG流程在不同语料库规模下的表现，发现混合检索更稳健、MS MARCO训练的重排序器存在领域不匹配问题，生成忠实度随语料库规模提升，并发布相关资源支持后续研究。

Comments 6 pages, 5 figures. Short paper

DenialRAG: Single-Document RAG Poisoning via Embedded Parametric Denial

DenialRAG：通过嵌入参数化弃权的单文档RAG污染攻击

Abay Zhurekbay, Tao Liu, Fan Li

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

AI总结 本文提出DenialRAG单文档RAG污染攻击，通过嵌入参数化弃权引导LLM生成错误答案，经多数据集、多模型及防御评估，其在Mistral-7B上攻击效果最优，凸显RAG污染风险的复杂性。

Comments Submit to ACSAC 2026

Evaluating LLM-Based Goal Extraction in Requirements Engineering: Prompting Strategies and Their Limitations

评估基于大语言模型的目标提取在需求工程中的应用：提示策略及其局限性

Anna Arnaudo, Riccardo Coppola, Maurizio Morisio, Flavio Giobergia, Andrea Bioddo, Angelo Bongiorno, Luca Dadone

机构 * Department of Control and Computer Engineering（控制与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文探讨了通过三个阶段自动提取功能目标以实现目标导向的需求工程，提出基于工程提示的LLM链，实验表明反馈循环机制在零样本学习中表现更优，但提示策略仍是性能限制因素。

Comments 11 pages, 1 figure. This contribution will be published in the conference proceedings of EASE 2026 Conference (https://conf.researchr.org/home/ease-2026/prompt-se-2026)

Skill Is Not Document: Query-Conditioned Compatibility for LLM Agent Skill Routing

技能不是文档：面向LLM智能体技能路由的查询条件基准与两阶段检索器

Zifei Wang, Wei Wen, Qiang Ji, Keyu Chen, Ruizhi Qiao, Xing Sun

专题命中 检索器与排序 ：retriever(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.IR

AI总结 针对LLM智能体技能路由中技能兼容性被忽视的问题，提出Reject-as-Resource Retriever (R3)框架，构建双语基准R3-Skill，并设计两阶段检索系统（R3-Embedding + R3-Reranker）显式建模技能兼容性，显著提升检索效果。

Comments 24 pages, 8 figures

Training Documents Reranker with Search Rubrics for Deep Research Agent

面向深度研究智能体的、基于搜索 rubrics 的训练文档重排序器

Wenhan Liu, Yu Lu, Qiaolin Xia, Hui Xu, Tong Zhao, Jian Xi, Yutao Zhu, Haijin Liang, Haibo Shi, Hao Wang, Zhicheng Dou

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 针对现有检索器无法满足深度研究智能体复杂信息需求的问题，提出搜索 rubrics 并训练文档重排序器 RubricRanker，在多基准上取得优于基线的性能且泛化性良好。

Comments 28 pages

MutMem: Cryptographically Authorized Mutation in Persistent Agent Memory

MutMem：持久智能体内存中的密码学授权突变

Walid Saidi

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

AI总结 本研究针对持久智能体内存的授权与防篡改问题，提出HOM-AIMOS中的MutMem协议，经实验验证其在多个基准任务中表现良好，可有效抵御中毒攻击。

Comments https://github.com/wallidsaydi-creator/HOM-AIMOS. 32 Pages

NeSyFS: A Neuro-symbolic Fast-Slow Thinking Framework for LLM Agent under Partial Observability

NeSyFS：部分可观测场景下LLM智能体的神经符号快慢思考框架

Duo Xu, Faramarz Fekri

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

AI总结 该研究针对部分可观测场景下LLM智能体的决策挑战，提出NeSyFS神经符号快慢思考框架，结合知识图谱、TSMC算法与反思模块，在三个基准测试中表现优于现有方法。

Fault Cause Identification across Manufacturing Lines through Ontology-Guided and Process-Aware FMEA Graph Learning with LLMs

基于本体引导和流程感知FMEA图学习结合大语言模型的跨生产线故障原因识别

Sho Okazaki, Kohei Kaminishi, Takuma Fujiu, Yusheng Wang, Manu Sasidharan, Jun Ota

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

AI总结 该研究针对跨生产线故障原因识别难题，提出OGPAL框架，结合LLM与RGCN实现FMEA知识复用，在汽车压力传感器装配线案例中性能优于基线方法。