RAG / 检索增强生成

A corrective agentic hybrid RAG and an operations-grounded evaluation for a scientific facility

一种用于科学设施的校正智能混合RAG及基于操作的评估

Rajat Sainju, Dariusz Jarosz, Hairong Shang, Michael Prince, Ryan M. Aydelott, Mathew J. Cherukara, Yine Sun, Michael D. Borland

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 研究针对科学设施操作知识难覆盖问题，提出APS - RAG平台，融合多种检索通道并添加校正智能循环，构建APS - Bench数据集评估。结果显示该平台提升关键信息召回率，交叉编码器重排器作用显著，还发布相关资源，为设施操作提供可信AI辅助工作流程。

Quantifying Prior Dominance in RAG Systems

量化RAG系统中的先验主导性

Barak Or

机构 * ArtificialGate Ltd.（ArtificialGate有限公司） 纠错

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

AI总结 提出归一化上下文利用（NCU）指标，通过连续token对数概率严格量化RAG系统的上下文信息增益，发现小语言模型在严格事实提取中匹配或超越大模型，且先验主导性与模型规模及专有对齐相关。

Comments 15 pages, Preprint

How Fine-Grained Should a RAG Benchmark Be? A Hierarchical Framework for Synthetic Question Generation

RAG基准测试应该有多细粒度？一个用于合成问题生成的层次化框架

Chase M. Fensore, Kaustubh Dhole, Jason Fan, Eugene Agichtein, Joyce C. Ho

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出HieraRAG层次化框架，通过合成问题生成研究RAG基准测试的细粒度，发现最优粒度因维度而异，并引入一致性比率度量。

What Would Fix This RAG Failure? Auditing Counterfactual Response with Paired Evidence Interventions

如何修复此RAG失败？通过配对证据干预审计反事实响应

Wenzhang Du

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

AI总结 本研究提出Pair-ID离线审计方法，通过配对证据干预测量RAG失败的反事实响应，实验发现证据敏感性存在且部分可预测、依赖阅读器，支持离线响应审计框架。

Comments 15 pages, 2 figures, 6 tables

Combating Knowledge Corruption in Agent Systems: A Byzantine-Tolerant Secure Collaborative RAG Framework

对抗智能体系统中的知识篡改：一种拜占庭容错的安全协同RAG框架

Zhaoqi Wang, Daqing He, Zijian Zhang, Ye Liu, Jiamou Liu, Zhirui Zeng, Zhan Qin, Zhen Li, Xin Li, Hongwei Yao, Jincheng An, Yong Liu, Yi Li, Qi Sun, Xiulei Liu, Liehuang Zhu

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

AI总结 针对RAG系统面临的知识篡改攻击问题，提出拜占庭容错的安全协同RAG框架SecureCollaRAG，通过多源知识验证机制与动态GNN可信度评分实现攻击防护，在非IID数据下保持鲁棒性。

Journal ref Proceedings of the ACM Web Conference 2026, pages 2661-2672, 2026

Enhancing LLMs with Context-Specific Knowledge for Mitigating Misinformation in SMEs: A RAG-based Modeling and Analysis

用特定上下文知识增强大语言模型以缓解中小企业的错误信息：一种基于RAG的建模与分析

Md. Samiul Islam, Iqbal H. Sarker, Chadni Islam, Ahmad Mohsin, Ahmed Ibrahim, Helge Janicke

机构 * School of Science, Edith Cowan University（伊迪斯科文大学理学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对中小企业使用LLM时面临的错误信息问题，提出VectorRAG与GraphRAG方法，在LLaMA等模型上验证RAG可提升响应质量，助力可靠决策。

Energy-Efficient On-Device RAG on a Mobile NPU: System Design and Benchmark on Snapdragon X Elite

移动NPU上的能效型设备端RAG：Snapdragon X Elite系统设计与基准测试

Zhiyuan Cheng, Longying Lai

机构 * Qualcomm（高通） ； Snapdragon X Elite（骁龙X Elite） ； Dell XPS 13 laptop（戴尔XPS 13笔记本电脑） ； Qualcomm Hexagon NPU（高通Hexagon NPU） ； Adreno X1-85 纠错

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

AI总结 本文首次在Snapdragon X Elite的Hexagon NPU上实现端到端RAG流水线，通过对比CPU和GPU，NPU在嵌入吞吐量、系统能耗和查询延迟上分别提升9.1倍、降低12.3倍和4.0倍，且答案质量相当。

Comments 9 pages, 2 figures, 6 tables

When Knowledge Changes: Metamorphic Testing of RAG Systems with Mutations

当知识发生变化时：面向RAG系统的变异体态测试

Jinhan Kim, Samuele Pasini, Paolo Tonella

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 针对现有RAG系统评估方法无法检测语料库演变带来的故障问题，提出含11个变异算子的体态测试框架，实验显示其F1分数远优于RAGAS，可有效评估RAG系统在语料库变化下的一致性。

Comments ASE 2026

Models for minimalist RAG: B1ade 335M Embedding and 1B Parameter Small Language Models

极简RAG的模型：B1ade 335M嵌入模型与1B参数小型语言模型

Shreyas Subramanian, Mecit Gungor, Vikram Elango

机构 * Amazon（亚马逊公司） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究提出含B1ade-embed嵌入模型与B1ade-1B小型语言模型的高效极简RAG架构，其在多QA基准及RAG评估中表现优异，还涌现出无明确监督的来源引用能力，验证了资源高效RAG的可行路径。

Comments 28 pages, 3 figures. Submitted to COLM 2026

EvoTrustRAG: Evolution-Aware Conflict Attribution and Evidence Handling for Reliable Retrieval-Augmented Generation

EvoTrustRAG：面向可靠检索增强生成的感知演化冲突归因与证据处理

Xi Nie, Hongwei Li, Shenghao Wu, Wenshu Fan, Qiyang Song, Wenbo Jiang

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

AI总结 针对RAG在动态对抗环境中面临的冲突证据挑战，提出无训练框架EvoTrustRAG，通过构建冲突证据图并利用时间关系等进行归因，提升了冲突归因的准确率与宏F1值，降低了协同攻击下的错误率。

Align-RAG: Alignment Is All You Need for TSFM In-Context Learning

Align-RAG：TSFM上下文学习的全部需求在于对齐

Mohammad Asadi, Soheil Hor, Bardiya Akhbari, Jack W. O'Sullivan, Tahoura Nedaee, Layne C. Price, Raviteja Anantha, Euan Ashley, Ehsan Adeli

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.IR

AI总结 提出无需训练的Align-RAG方法，通过闭式对齐检索窗口，在冻结TSFM上提升检索增强预测性能，证明冻结TSFM可动态整合检索结果，闭式对齐可作为默认基线。

Evaluating RAG Metrics in Applied Contexts: An Experiment, Its Findings and Its Limitations

在应用场景中评估RAG指标：一项实验、其发现及局限性

Quentin Brabant

机构 * Orange Research（Orange研究院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 研究评估RAG指标相关性，基于商业数据问答数据集，用四个库的指标对RAG系统响应等评分，与评估者分数及标准指标比较并分析相关性，指出方法局限，为未来研究提供方向。

Cost-Governed RAG: Unified Per-Tenant Cost Attribution Across Retrieval and Generation in Multi-Tenant LLM Systems

成本治理的检索增强生成模型：多租户大语言模型系统中跨检索与生成的统一租户成本归因

Navnit Shukla

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

AI总结 研究多租户大语言模型系统中成本治理问题，提出成本治理的RAG架构，集成TurboVec与治理网关实现统一可观测堆栈，能按租户联合归因成本，准确率高且降低成本，还形式化三层成本模型。

Towards an Interactive Evidence-RAG Peer-Review Workspace for the Journal of Digital History

面向《数字历史期刊》的交互式证据RAG同行评审工作空间

Elisabeth Guerard, Mehrdad Almasi, Marion Salaun, Frederic Clavert, Mirjam Pfeiffer

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)

AI总结 提出一个交互式证据RAG工作空间，用于《数字历史期刊》的AI辅助同行评审编辑评估，通过链接评论、证据、检索痕迹和可重复性检查提高模型建议的可检查性，初步评估显示严格准确率70.0%，有用输出率90.0%。

Comments Preliminary version of a full paper. 9 pages, 1 figure, 5 tables. Associated with an accepted presentation at AI through History, History through AI, C2DH, University of Luxembourg, 15-16 June 2026

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

Chat2Scenic: An Iterative RAG-Based Framework for Scenario Generation in Autonomous Driving

Chat2Scenic：一种基于迭代检索增强生成的自动驾驶场景生成框架

Yuan Gao, Wenting Miao, Mattia Piccinini, Haoyu Wang, Qunying Song, Johannes Betz

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 研究自动驾驶场景生成难题，提出Chat2Scenic这一基于迭代检索增强生成的框架，通过聊天机器人界面及RAG技术生成DSL场景脚本，构建开放基准，评估结果显示其性能优于现有方法。

Comments Accepted at 2026 IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Eval-Pair Matrix: Answer-Paired Meta-Evaluation of LLM Judges for Grounded RAG

评估对矩阵：基于事实的检索增强生成中大型语言模型评判器的答案配对元评估

Sriram Selvam, Anneswa Ghosh

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

AI总结 研究针对基于事实的检索增强生成中大型语言模型评判器自我宽容难识别问题，引入Eval-Pair Matrix协议，通过特定流程生成答案并评估，经实验得出同模型效应等结果，强调RAG评判器研究应报告多方面内容。

PolyUQuest: Verifiable Structure-Aware Web RAG over Heterogeneous Graphs

PolyUQuest：基于异构图的可验证结构感知网络检索增强生成

Ying Liu, Yi Ye, Quanyu Feng, Mingxi Ye, Mingtao Zhang, Haoyang Li, Chen Jason Zhang, Qing Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有RAG系统不足，提出基于异构图的PolyUQuest框架。通过双层路由器分配查询到三种检索模式，答案可验证。在PolyU官网等评估中，该框架在多方面优于现有系统，还提供交互式界面，准备部署为学生问答服务。

End-to-End LLM Flight Planning with RAG-based Memory and Multi-modal Coach Agent

基于基于检索增强生成的记忆和多模态教练代理的端到端大语言模型飞行规划

Amin Tabrizian, Arsyi Aziz, Aarifah Ullah, Mahyar Ghazanfari, Pouria Razzaghi, Peng Wei

机构 * George Washington University（乔治华盛顿大学） ； Metis Solutions Technology Inc 纠错

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

AI总结 针对电动垂直起降飞机部署中传统飞行规划算法难以融入人类偏好的问题，提出FRAMe工具，集成规划器LLM、多模态教练代理和基于RAG的记忆，在多场景演示中效果最佳，能将自然语言指令转化为优质飞行路线。

Comments Accepted at the ICML 2026 LM4Plan Workshop

CORTEX: Token-Level Hallucination Detection in RAG via Comparative Internal Representations

CORTEX：通过比较内部表示在检索增强生成中进行令牌级幻觉检测

Kazuaki Furumai, Shuichiro Haruta, Kazunori Matsumoto, Daisuke Kamisaka

机构 * KDDI Research, Inc.（KDDI研究所） 纠错

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

AI总结 提出CORTEX方法，通过比较有无检索文档时LLM的内部表示，实现RAG中令牌级幻觉检测，并利用前序令牌传播和连续性平滑提升性能。

Fixed RAG Compression Collapses Measured Reader Scaling

固定RAG压缩会坍塌测量的阅读器缩放

Sugam Panthi, Rabab Abdelfattah

机构 * The University of Southern Mississippi（南密西西比大学） 纠错

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

AI总结 发现固定压缩会隐藏阅读器升级并逆转模型排名，压缩增益随阅读器基线下降，通过两个对立力解释该悖论。

Document-Authored Control-Signal Impersonation: A Low-Cost Indirect Prompt Attack on RAG Safety Boundaries

文档作者控制信号冒充：对RAG安全边界的低成本间接提示攻击

Jianguo Zhu

机构 * Chengdu University of Information Technology（成都信息工程大学） 纠错

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

AI总结 研究检索增强生成系统中文档文本冒充控制信号的安全漏洞，提出非命令式间接注入攻击方法DACSI，并在多个模型上验证其有效性。

Comments Preprint. Independent-author version

EduGuard: A Safe RAG-Based LLM Tutor for Programming Education

EduGuard：一种用于编程教育的基于安全检索增强生成的语言模型导师

S M Asif Hossain, Ruksat Khan Shayoni, M. F. Mridha, Jungpil Shin

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

AI总结 研究针对学生使用GenAI进行编程学习时的问题，提出EduGuard安全RAG辅导框架，集成多种功能。通过构建基准测试并与强基线比较，在正确性、基础等方面表现最佳，能提升准确率并降低过度依赖，证明安全GenAI辅导需多方面保障。

Evaluating RAG for French immigration law: a benchmark and baseline study

评估法国移民法的RAG：一项基准和基线研究

Annia Abtout, Julien Delaunay, Monika Ewa Rakoczy

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；dense retrieval(abstract)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 研究法国国际招聘的法律框架，通过公开基准比较参数化语言模型基线与密集检索增强在两种模型规模下对52个合成档案的效果，发现检索能改进行政指导，凸显检索基础的重要性，推动混合检索策略研究。

Journal ref International workshop on AI for Human Resources and Public Employment Services (ECML-PKDD 2026)

MPR-CiteG: Enhancing RAG with Multi-Portfolio Retrieval and Citation-Grounded Generation

MPR-CiteG：通过多组合检索和引用基础生成增强RAG

Hyewon Lee, Minkyung Song, Junghyun Oh, Seunghoon Han, Sungsu Lim

机构 * Chungnam National University（忠南国立大学） ； Data Intelligence Laboratory（数据智能实验室） 纠错

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

AI总结 该研究针对生成式AI检索低效与缺来源验证问题，提出双组件MPR-CiteG框架，用多组合检索器高效检索，引用基础生成模块确保输出事实一致且有源可溯，经实验验证其有效性与可靠性，助力构建更可信准确的大语言模型。

Comments 12 pages, 1 figure, 7 tables. The 1st International Workshop on Retrieval-Driven Generative AI & ScienceON AI Challenge 2025@CIKM

Deceptive Grounding: Entity Attribution Failure in Clinical Retrieval-Augmented Generation

欺骗性基础：临床检索增强生成中的实体归因失败

Cedric Caruzzo, Donggeun Yoo, Tae Soo Kim

机构 * Lunit（鲁尼特） 纠错

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

AI总结 研究临床检索增强生成中的欺骗性基础问题，通过对13个模型测试发现DG率8%-87%，医学等微调模型高达86.7%。控制消融确定机制，实体归因验证可检测DG，现有框架未实施，为该领域研究提供新视角和方法。

Comments 24 pages, 7 figures, 12 tables

Evidence Graph Consistency in Retrieval-Augmented Generation: A Model-Dependent Analysis of Hallucination Detection

检索增强生成中的证据图一致性：基于模型的幻觉检测分析

Jianru Shen

机构 * University of Montana（蒙大拿大学） 纠错

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

AI总结 提出证据图一致性（EGC）框架，通过构建局部证据图并计算五种结构一致性指标检测幻觉，发现不同模型族间一致性特征方向相反，表明嵌入图一致性不能作为模型无关的检测信号。

Comments Accepted at the International Conference on Advanced Machine Learning and Data Science; to appear in the IEEE Xplore proceedings

Enhancing LLMs through human feedback: a journey towards self-improvement

通过人类反馈增强语言模型：自我提升之旅

Tatiana Pelc, Gila Kamhi, Asaf Avrahamy, Adi Fledel-Alon

机构 * Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 研究在信息检索系统中，通过整合辅助反馈RAG系统及人工参与，利用人类反馈优化主RAG系统性能，经多数据集测试验证方法有效，强调了其变革潜力，为自适应信息检索技术研究树立了先例。

Comments AIC 2025: The 10th International Workshop on Artificial Intelligence and Cognition (held as part of ECAI 2025). October 25-26, 2025. Bologna, Italy

MMed-Bench-IR: A Heterogeneous Benchmark for Multilingual Medical Information Retrieval

MMed-Bench-IR：多语言医学信息检索的异构基准

Junhyeok Lee, Han Jang, Hyeonjin Goh, Kyu Sung Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院） ； Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院） 纠错

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

AI总结 针对临床RAG的多语言检索需求，提出MMed-Bench-IR基准，涵盖跨语言对齐、概念区分和证据检索三种异构任务，评估6种语言下10个系统，发现生物医学编码器在英语与日语间性能差距巨大。

Comments Under review. 15 pages, 3 figures

Rethinking RAG in Long Videos: What to Retrieve and How to Use It?

重新思考长视频中的RAG：检索什么以及如何使用？

Yuho Lee, Jisu Shin, Nicole Hee-Yeon Kim, Jihwan Bang, Juntae Lee, Kyuwoong Hwang, Fatih Porikli, Hwanjun Song

机构 * Department of Computer Science, Cranberry-Lemon University（蔓越莓柠檬大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对视频检索增强生成中检索粒度单一和基准测试缺陷，提出V-RAGBench基准和CARVE方法，通过分块自适应重排序实现多配置交错证据，显著提升性能。