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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。

2026-08-19 至 2026-08-19 共收录 2 信号源:cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 长文档RAG 2 篇

2608.17950 2026-08-19 cs.CL 新提交 84%

Do Large Language Models Play Six Degrees of Separation? Measuring Topological Compression in Long-Context Manifolds

大型语言模型是否遵循六度分隔理论?测量长上下文流形中的拓扑压缩

Md. Faiyaz Abdullah Sayeedi

机构 * BRAC University(BRAC大学)

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

AI总结 本研究通过分析LLM隐藏状态流形的几何结构,发现深度推理层的语义锚点遵循六度分隔理论,该拓扑特性可用于RAG的零样本幻觉检测,为评估事实可靠性提供了几何指标。

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2602.14784 2026-08-19 cs.IR cs.AI cs.CL cs.LG 交叉投稿 80%

Intent-Driven Dynamic Chunking: Segmenting Documents to Reflect Predicted Information Needs

基于意图的动态分块:使文档分块反映预测的信息需求

Christos Koutsiaris

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

AI总结 本文提出基于意图的动态分块方法,通过预测用户查询优化文档分块,提升检索性能,尤其在长文档中效果显著。

Comments 8 pages, 4 figures. Code available at this https URL (https://github.com/unseen1980/IDC)

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