RAG / 检索增强生成

HC-RAG: Evidence-Centric Retrieval-Augmented Generation over Heterogeneous Financial Filings

HC-RAG：面向异构金融文件的以证据为中心的检索增强生成

Siyuan Chen, Huaye Tan, You Li, Jiajun Liang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 HC-RAG是面向异构金融文件的以证据为中心的分层跨模态RAG框架，通过构建类型化金融证据图、按意图路由证据，在金融问答基准上较RAPTOR、GraphRAG取得显著性能提升。

Comments 16 pages, 5 figures

When Should Multi-Round RAG Stop? Structured Stopping Judgments and Retrieval Reduction in Search-R1

多轮检索增强生成（RAG）应何时停止？Search-R1中的结构化停止判断与检索减少

Weimeng Luo

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

AI总结 本研究针对多轮RAG的停止判断问题，将S2G-RAG的结构化判断适配到Search-R1，训练Qwen3.5-2B判断器，可减少约3.70%检索调用且仅小幅降低答案准确率。

Comments 16 pages, 3 figures. Code: https://github.com/luobostorm/search-r1-s2g-stopping

Query Translation vs. Cross-Lingual Embeddings for Sinhala-Tamil E-Government Information Retrieval

僧伽罗语-泰米尔语电子政务信息检索的查询翻译与跨语言嵌入对比

Dharshi Balasubramaniyam, Tiroshan Madushanka

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

AI总结 本文对比僧伽罗语-泰米尔语电子政务信息检索的CLIR方法，发现多语言嵌入模型BGE-M3性能最优，优于查询翻译方法，可作为低资源政务领域RAG的有效方案。

Operationalizing Cyber Threat Intelligence with GraphRAG

用GraphRAG实现网络威胁情报的操作化

Atul Kabra, Prakhar Paliwal, Manjesh K. Hanawal

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

AI总结 本研究对比微软GraphRAG与Naive RAG，发现GraphRAG生成的网络威胁情报检测方案，在攻击线索轮换后保持率远高于后者，能依赖更难规避的持久线索，为自动生成SOC狩猎方案提供了架构基础。

Comments 12 pages

HybridRAG-BN: A Retrieval-Augmented Framework with Fine-Tuned Verification for Bangla KBQA

HybridRAG-BN：面向孟加拉语知识库问答的带微调验证的检索增强框架

Rathijit Aich, Nirjhar Das, Mahfuzulhoq Chowdhury

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 针对孟加拉语KBQA的低资源挑战，提出HybridRAG-BN框架，整合混合检索、答案生成与LoRA微调的验证模块，经实验获竞赛双排行榜第一。

Comments Developed for the IEEE Computer Society CUET Student Branch

Test-Time Optimization of Query Embeddings with Ranking Aware Reward Maximization

基于排名感知奖励最大化的查询嵌入测试时优化

Tianyu Chen, Jiaxing Wu

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

AI总结 本研究提出TTT-Embed框架，将排名奖励提炼为轻量学习向量，无需访问模型权重即可优化，在多嵌入模型和MTEB任务上显著提升测试时检索效果，且具备良好泛化性，解决了灾难性遗忘问题。

LoKiFormer: Locality-aware Attention with Decoupled Knowledge Memory for Efficient Large Language Model Pretraining

LoKiFormer：面向高效大语言模型预训练的 locality-aware 注意力与解耦知识记忆

Qiuwu Chen, Zimo Liu, Yuchen Li, Ying Sun, Yifan Zhang, Zhijie Qiu, Zeng You, Ryan Dong, Simeng Ma, Yaofo Chen, Mingkui Tan

机构 * AIGCode ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Pazhou Laboratory（琶洲实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)

AI总结 针对LLM预训练效率问题，提出含局部融合注意力与知识记忆模块的LoKiFormer，使预训练收敛速度提升1.33倍，性能优于现有架构。

Comments Accepted by ICML 2026

A Comprehensive Empirical Evaluation of Vector Database Systems for Approximate Nearest Neighbor Search: Performance, Quality, and Resource Trade-offs

用于近似最近邻搜索的向量数据库系统的综合实证评估：性能、质量与资源权衡

Ashen Rashmiks, Tiroshan Madushanka

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

AI总结 本文对7款主流向量数据库系统开展综合实证评估，测量多维度指标，推导系统选择指南并发布开源基准框架，为AI应用选型提供依据。

RAGSieve: Self-Referenced Local Contrast for Knowledge-Poison Detection in Retrieval-Augmented Generation

RAGSieve：用于检索增强生成中知识投毒检测的自参考局部对比方法

Xinlong Xu, Yoshua Y. Li

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 知识库问答 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 本研究提出RAGSieve框架，含RSQ与RSG两种局部对比方法，在多QA数据集和投毒构造上实现优异检测性能，联合部署可显著降低RAG攻击成功率且保留部分未投毒检索性能。

AaLLM: An End-to-End Analog Circuit Design Framework from Topology Generation to Sizing Using Large Language Models

AaLLM：基于大语言模型的从拓扑生成到尺寸确定的端到端模拟电路设计框架

Mohammed Ayman Habib, Rylan Hart, Morteza Fayazi

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

AI总结 本文提出AaLLM，一种端到端多智能体LLM工作流，自动完成模拟电路拓扑生成与尺寸确定，可减少SPICE调用次数和运行时间，创新拓扑性能与传统拓扑相当。

Better Decomposition, Free Aggregation: A Synthesizer-Folding Framework for Multilingual Multi-Hop Question Answering

更好的分解，自由聚合：面向多语言多跳问答的合成器折叠框架

Yilin Wang, Yuchun Fan, Weidong Bao, Zili Wei, Shi Feng, Tong Xiao, Zhengtao Yu, Jingbo Zhu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） 纠错

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

AI总结 针对多语言多跳问答中现有方法的翻译噪声与错误放大问题，提出Syfer框架，通过推迟翻译、格式受限分解与质量检查实现性能与成本的良好平衡。

Comments Accepted by NLPCC 2026

Requirements-Augmented Generation for Trustworthy Acceptance Testing of LLM-Based Software

面向基于大语言模型的软件的可信验收测试的需求增强生成技术

Fanyu Wang, Chetan Arora, Zhenping Xie, Yonghui Liu, Kla Tantithamthavorn, Aldeida Aleti, Siwei Jiang

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究针对基于大语言模型的软件的验收测试缺口，提出需求增强生成技术与置信度校准级联判定方法，经工业案例验证可提升预言机质量、准确率与成本效率，具备工业可行性。

Comments Accepted at ASE2026

Privacy-Preserving RAG by Concealing Sensitive Information from External LLMs

通过向外部大语言模型隐藏敏感信息实现隐私保护的检索增强生成（RAG）

Saleh Almohaimeed, Saad Almohaimeed, Mousa Jari, Fahad Alotaibi, Khalid A. Alobaid

机构 * College of Applied Computer Science, King Saud University（沙特国王大学应用计算机科学学院） ； Institution of Public Administration（公共行政学院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SEAG隐私保护框架，通过构建实体替换表替换敏感信息，在向外部LLM隐藏敏感数据的同时保障RAG的回答准确性，相关模型在多维度评估中表现良好。

Comments Submitted to Knowledge-Based Systems Journal

SchemaLink: An Intelligent Web Editor for LinkML Schema Curation

SchemaLink：用于LinkML模式管理的智能Web编辑器

Emanuele Cavalleri, Paolo Perlasca, J. Harry Caufield, Justin Reese, Christopher J. Mungall, Marco Mesiti

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI、cs.DB

AI总结 本文提出基于Web的SchemaLink，通过图形化语言和RAG方法简化LinkML模式的设计与管理，生成高质量模式，相关资源开源提供。

Who Speaks Matters: Authority-Aware Multi-View RAG over Italian Parliamentary Proceedings

发言者很重要：针对意大利议会议事录的感知权威多视图检索增强生成

Mirko Tritella, Riccardo Pozzi, Matteo Palmonari

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

AI总结 该研究针对意大利议会议事录的多视角访问难题，提出 ParliamentRAG 系统，通过主题依赖的权威模型解决 RAG 应用于议会文本的三类风险，在 15 个政策主题评估中表现优于 Google NotebookLM 在来源相关维度的性能。

Comments Accepted at ISWC 2026 In-Use Track. Please cite the ISWC version

Reconcile Once, Write Anytime: A Trust-Tiered Librarian and a Multi-Agent Writer for Drift-Free, Point-in-Time Research

一次对账，随时撰写：用于无漂移、时点研究的信任分层图书馆与多智能体撰写器

Xing Zhang, Yanwei Cui, Guanghui Wang, Peiyang He

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出双层智能体系统，通过信任分层图书馆与多智能体撰写器分离知识库与报告撰写，消除报告矛盾与漂移，实验验证其在多指标、多场景下的有效性与效率优势。

Does Fixing Break Security? An Empirical Study of Security Degradation in Iterative LLM-Driven Infrastructure-as-Code Repair

修复会破坏安全性吗？对迭代式大语言模型驱动的基础设施即代码修复中安全性退化的实证研究

Benjamin Agyekum, Fabio Santos

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究通过分析IaC-Eval基准的5968个场景，发现迭代式LLM驱动的IaC修复会引入约3.3%场景的安全退化，主要由资源重构导致，第3次迭代是最优停止点，为安全反馈设计提供指导。

Comments 20 pages, 3 figures, 5 tables. Accepted at the 20th International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM 2026). To appear in LIPIcs Vol. 394

TopoIntent: Compiling Security Intent into Executable, Compliance-Checked Network Topologies

TopoIntent：将安全意图编译为可执行、合规性检查的网络拓扑结构

Xiaokang Qu, Jianliang Ma, Zao Fan, Tianshu Chu, Tianlong Fan, Linyuan Lü

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Topsec Technologies Group Inc.（天融信科技集团股份有限公司） 纠错

专题命中 RAG评测 ：vector search(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TopoIntent系统通过模式契约、向量搜索和分阶段融合将安全意图编译为合规可执行拓扑，经评估其修复后CIS满意度与ACL通过率均显著提升。