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AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-08-12 至 2026-08-12 共收录 5 信号源:cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 检索器与排序 3 篇

2608.11030 2026-08-12 cs.IR cs.CL 新提交 91%

Self-Knowledge Retrieval Augmented Generation Framework for Patent Matching

用于专利匹配的自知识检索增强生成框架

Jian Zhang, Songlin Lei, Zhuohao Yang, Bangli Liu, Ziwei Wang, Xufeng Weng, Gehan Amaratunga, Yu Lin, Hongwei Wang

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

AI总结 针对专利匹配的LLM方法存在成本高、易遗忘等问题,本文提出自知识RAG框架,结合FAISS检索与生成式匹配机制,在真实专利数据集上提升了检索匹配准确率。

Comments Accepted by IEEE CSCWD 2026

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2608.10636 2026-08-12 cs.IR cs.CL cs.CV 新提交 81%

DistilVDR: A Compact End-to-End Visual Document Retriever via Dual-Student Distillation

DistilVDR:通过双学生蒸馏实现的紧凑端到端视觉文档检索器

Zhuchenyang Liu, Ziyi Wang, Yao Zhang, Yu Xiao

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

AI总结 本研究提出DistilVDR,通过双学生蒸馏从80亿参数视觉-语言教师模型得到5.24亿参数的紧凑端到端VDR系统,在多个基准上性能接近教师模型且索引速度更快、体积更小。

Comments 15 pages, 2 figures, 8 tables

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2608.10628 2026-08-12 cs.CV cs.CL cs.LG 新提交 57%

InSight-doc: Agentic Visual Perception for Long-Document Understanding

InSight-doc:面向长文档理解的智能体视觉感知框架

Kaican Li, Weiyan Xie, Lewei Yao, Jiannan Wu, Lanqing Hong, Yongxiang Huang, Nevin L. Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Huawei(华为)

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

AI总结 本研究提出智能体视觉感知框架InSight-doc,通过自适应选择放大高分辨率区域处理长文档,经SFT+RL训练后在文档VQA任务中显著提升准确率、降低幻觉与推理延迟,相关资源已公开。

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2. 知识库问答 1 篇

2608.10224 2026-08-12 cs.AI 新提交 77%

Self-evolving Agentic Customer Support System at LinkedIn

领英的自进化智能体客户支持系统

Chih Hui Wang, Mengdie Tu, Qianyun Zhang, Wei Wu, Lili Zhou, Mingqi Shen, Changshuai Wei

机构 * LinkedIn(领英公司)

专题命中 知识库问答 :RAG(abstract,abstract_cn);retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.AI

AI总结 领英提出一种集成检索增强生成、进化自动提示与模块化评估框架的自进化智能体客户支持系统,经测试可显著提升多项支持任务指标,为企业级自进化 AI 智能体提供可行方案。

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3. RAG评测 1 篇

2608.10385 2026-08-12 cs.IR cs.AI 新提交 73%

Persona Conditioning as an Assessor-Sensitivity Probe for LLM-Based IR Evaluation

角色设定作为基于大语言模型的信息检索评估的评估者敏感性探测工具

Samaneh Mohtadi, Pietro Bernardelle, Joel Mackenzie, Gianluca Demartini

专题命中 RAG评测 :RAG(abstract,abstract_cn);分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 本研究以角色设定为探测工具,分析基于大语言模型的IR评估中评估者敏感性,发现高容量模型能保持系统排序一致性,角色来源影响小于评估者角色和模型容量。

Comments Accepted at CIKM 2026

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