RAG / 检索增强生成

Multimodal Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Scientific Document Understanding using Open-Source SLMs

使用开源语言模型进行科学文档理解的多模态混合检索增强生成

Alexandru-Andrei Saucă, Ana-Luiza Rusnac

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

AI总结 针对科学文档理解中大型语言模型的问题，提出多模态混合检索增强生成系统。利用开源视觉语言模型生成摘要，结合多种检索方法并优化，采用查询压缩器确保连贯性。经评估，该系统提高了检索质量，验证了开源模型与先进策略结合的竞争力。

Comments 7 pages, 1 figure, 4 tables

Retrieval-Augmented Generation-Based Color Restoration for Low-Light Image Enhancement

基于检索增强生成的低光照图像增强颜色恢复

Li-Wei Lu, Shaou-Gang Miaou

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

AI总结 本研究针对低光照图像增强的系统性颜色偏移问题，提出基于检索增强生成（RAG）的独立颜色恢复后处理模块，可适配多种前端模型并提升颜色相关指标。

Comments 29 pages, 11 figures

Retrieval-Augmented Generation in LLMs for Mental Health: Quantifying the Incremental Contribution of Retrieval Within a Layered Safety Architecture

大语言模型在心理健康领域的检索增强生成：量化分层安全架构中检索的增量贡献

Anand Gupta, Akshat Surolia, Shubham Mishra, Shakil Imtiaz, Chaitali Sinha

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

AI总结 研究数字心理健康干预中，通过在名为Wysa的DMHI里对比启用和禁用检索增强生成（RAG）模式，评估六个大语言模型，计算相关指标并测试差异，发现RAG虽致误报增加，但符合安全原则，是提升LLM驱动的DMHIs相关性能的有前景方法。

Comments 11 pages, 6 figures

Mitigating Errors in LLM-Generated Web API Invocations via Retrieval-Augmented Generation and Constrained Decoding

通过检索增强生成和约束解码减轻大语言模型生成的Web API调用中的错误

Daniel Maninger, Leon Chemnitz, Jannis Brugger, Tushar Lamba, Amir Molzam Sharifloo, Mira Mezini

机构 * Technische Universität Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI)（黑森人工智能中心） ； Pariton AI ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（应用网络安全国家研究中心ATHENE） 纠错

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

AI总结 研究如何减轻大语言模型生成的Web API调用错误，提出检索增强生成（RAG）和约束解码（CD）两种互补方法，设计相应技术细节，在合成和真实数据集上评估，结果显示RAG、CD各有优劣，能提升Web API调用代码正确性。

Comments 54 pages, 11 figures; supersedes arXiv:2509.20172v6, which is a discarded journal extension of our work

RAG-Based Auto-Configuration for Industrial Fieldbus Devices

基于检索增强生成（RAG）的工业现场总线设备自动配置

Aadil Gani Ganie, Saad Ezzini, Naveed Farooz Marazi

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

AI总结 针对工业现场总线设备手动配置的低效易错问题，提出SysName流水线，结合RAG、本地LLM与两级弃权门控，在多协议设备配置任务中实现高效高准确率的端到端自动化，经基准测试与案例验证效果优异。

Bridging the Question-Answer Gap in Retrieval-Augmented Generation: Hypothetical Prompt Embeddings

弥合检索增强生成中的问答差距：假设提示嵌入

Domen Vake, Jernej Vičič, Aleksandar Tošić

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

AI总结 该研究提出假设提示嵌入（HyPE）框架，将假设内容生成移至索引阶段，提升RAG的检索对齐度与效率，在六个数据集上实现检索精度和召回率的显著提升且兼容多种RAG技术

Comments 10 pages, 8 figures, 5 tables. Published in IEEE Access

Journal ref IEEE Access, vol. 13, pp. 129952-129961, 2025

FinCacheServe: Dependency-Consistent Answer Reuse for Cost-Efficient RAG Serving over Mutable Enterprise Documents

FinCacheServe：面向可变企业文档的高性价比RAG服务的依赖一致答案复用

Lingteng Zeng, Yifan Jin

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

AI总结 FinCacheServe为可变企业文档的RAG服务设计依赖一致的答案复用机制，可跳过大量LLM调用，相比现有方法能降低能耗，提升服务成本效率。

Comments 16 pages, 11 figures, 12 tables; preprint

HistoRAG: Embedding Historical Methodology in Retrieval-Augmented Generation Through Critical Technical Practice

HistoRAG：通过批判性技术实践将历史方法论嵌入检索增强生成

Noah J. Kim-Baumann, Torsten Hiltmann

机构 * Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） 纠错

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

AI总结 针对历史学等解释性学科，提出HistoRAG框架，通过分离检索与生成、时间窗口化、LLM作为评判者等架构干预，将历史编纂原则转化为RAG设计，解决标准RAG中的时间偏差、相关性评估等问题。

Comments 25 pages, 6 figures. Companion preprint to a Journal of Digital History notebook article (under review)

SCAR: Semantic Continuity-Aware Retrieval for Efficient Context Expansion in RAG

SCAR: 语义连续性感知检索以实现RAG中的高效上下文扩展

Nathanaël Langlois

机构 * Horizon Flow 纠错

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

AI总结 提出SCAR自适应检索策略，通过查询-邻居相关性与结构连续性惩罚的权衡，选择性扩展相邻块，在保持高召回率的同时显著减少token开销。

Comments 5 pages, 1 figure

Cross-Attention Calibrated Deduplication for Retrieval-Augmented Generation System

用于检索增强生成系统的交叉注意力校准去重

Phuong Le Huy, Nam H. Nguyen, Quan V. Dang

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

AI总结 研究RAG系统冗余块问题，提出交叉注意力校准去重方法CACD，由交叉编码器比较、新信息分数和多数投票组成，在SQuAD 1.1验证集测试中，能有效去除冗余块且处理速度快。

Decoupled Attention Fusion: Accelerating RAG with Efficient KV Cache Reuse

解耦注意力融合：通过高效的键值缓存重用加速检索增强生成

Xiabao Wu, Wentao Liu, Yongchao Liu, Jiajun Zheng

机构 * Ant Group, China（蚂蚁集团，中国） ； Southeast University, Nanjing, China（东南大学，南京，中国） 纠错

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

AI总结 针对RAG在长上下文场景中TTFT延迟高及缓存问题，提出解耦注意力融合（DAF）框架，将注意力过程解耦为三个阶段，与Flash-Attention内核兼容，实验显示其在不牺牲准确性的情况下，相比CacheBlend和完全重新计算有显著加速。

Comments Accepted by EuroSys 2026 (poster track)

VizRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Hypergraph Visualization

VizRAG：通过超图可视化增强检索增强生成

Yanbin Wei, Yang Chen, Renling Gan, Ziru Liu, Xinyu Fu, Chun Kang, Ning Lu, Rui Liu, Yu Zhang, James Kwok

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Research（华为研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在增强检索增强生成，核心方法是通过视觉线索将超图感知整合到RAG系统中，引入VizRAG支持视觉超图结构感知，实验证明该方法显著优于基线，验证了超图可视化用于RAG系统的潜力。

How Temperature Shapes Ideological Discourse in Retrieval-Augmented Generation?

温度如何塑造检索增强生成中的意识形态话语？

Elmira Salari, Hazem Amamou, José Victor de Souza, Shruti Kshirsagar, Maria Nunes Delfino, Anderson Avila

机构 * Wichita State University（威斯康星州立大学） ； São Paulo Catholic University（圣保罗天主教大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨温度对检索增强生成中意识形态话语的影响，通过对新冠治疗文章语料库应用词汇多维分析，让模型在不同温度下回答意识形态问题并评估，发现RAG框架易转移意识形态话语，中等温度下话语对齐最高，低温时下降。

Distill Where the Student Goes: Teacher-Regularized RL for English-Evidence Cross-Lingual RAG

提炼学生的走向：用于英语-证据跨语言检索增强生成的教师正则化强化学习

Haotian Zhou, Weiran Huang, Siqi Liu, Xiting Wang, Xin Zhang, Zhihao Wen

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程系） ； Ant International, Ant Group（蚂蚁集团蚂蚁国际） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究英语证据跨语言检索增强生成中的问题，提出教师正则化强化学习方法TR-RAG，结合奖励优化与策略内蒸馏，引入奖励分解，在多基准测试中提升语言依从性和证据正确性。

Comments 42 pages, 19 figures, 16 tables

Beyond Probabilistic Similarity: Structural, Temporal, and Causal Limitations of Retrieval-Augmented Generation in the Legal Domain

超越概率相似性：检索增强生成在法律领域的结构性、时间性和因果性局限

Hudson de Martim

机构 * Federal Senate of Brazil（巴西联邦参议院） 纠错

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

AI总结 本文指出法律AI中RAG的失败源于概率检索与法律知识层次、时间及制度结构的架构不匹配，提出三种病理（部分盲、历时盲、因果不透明）并推导出确定性设计的四项架构承诺。

Crop Recommendation and Agricultural Query Answering System Using Spatio-Temporal Graph Neural Networks and Hybrid Retrieval Augmentation

基于时空图神经网络与混合检索增强的作物推荐及农业问答系统

Prajwal Thapa, Yagya Raj Pandeya

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出融合时空图神经网络（STGCN）与检索增强生成（RAG）的精准农业系统，实现30天天气预报、作物推荐及农业问答，在尼泊尔1359个地点数据上STGCN预测MSE达0.011。

Comments 11 pages, 8 figures

Mind the Hook: Source-Level Auditing of Privacy Defenses in Retrieval-Augmented Generation

注意钩子：检索增强生成中隐私防御的源级审计

Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang

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

AI总结 该研究针对RAG的黑盒隐私分数解读难题，提出活跃路径审计方法，通过梳理源级钩子、映射泄漏通道、金丝雀验证，复现分析DP与LPRAG防御的隐私效果，贡献方法论与案例研究。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted as a regular paper at the 25th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2026)

Chronofy: A Temporal-Logical Decay Architecture for Information Validity in Time-Aware Retrieval-Augmented Generation

Chronofy：一种用于时间感知检索增强生成中信息有效性的时态逻辑衰减架构

Muntaser Syed, Marius Silaghi, Sheikh Abujar, Sharun Akter

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

AI总结 研究针对RAG系统中因未考虑时间来源导致的时间幻觉问题，提出Chronofy三层神经符号框架，通过嵌入时间有效性到表示、检索和推理层，经实验验证该框架能提高检索精度、减少幻觉并启用数据重新获取触发机制。

EvidentialRAG: Quantifying and Mitigating Information Conflict in Multi-Source Retrieval-Augmented Generation via Evidential Deep Learning

证据RAG：通过证据深度学习量化和缓解多源检索增强生成中的信息冲突

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

机构 * School of Computing, Wichita State University（威奇托州立大学计算学院） ； Department of Computer Science, American International University-Bangladesh（美国国际孟加拉大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究多源检索增强生成中信息冲突问题，提出ERAG框架，通过将检索块转换为概率证据、用轻量级评估器和融合规则处理不确定性，实验表明该框架在标准问答有竞争力，在冲突情况下行为改善，是可信信息处理实用机制。

Evaluating Chunking Strategies for Retrieval-Augmented Generation on Academic Texts

评估学术文本中检索增强生成的文本分块策略

Valentin J. J. Kreileder, Johannes Reisinger, Andreas Fischer

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

AI总结 研究在检索增强生成系统中，基于聚类的语义分块是否优于固定大小和递归分块，通过RAGAs框架在长结构化学术论文上评估检索和答案质量，发现聚类分块未超越简单策略。

KidnapRAG: A Black-Box Attack for Hijacking Reasoning in Agentic Retrieval-Augmented Generation Systems

KidnapRAG：针对代理式检索增强生成系统中推理劫持的黑盒攻击

Chanwoo Choi, Euntae Kim, Kyuho Lee, Youngsam Chun, Jinhee Jeong, Eunmi Kim, Myunggyo Oh, Junseo Jang, Buru Chang

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

AI总结 提出KidnapRAG，一种针对代理式RAG系统的黑盒顺序投毒攻击，通过三种角色文档（诱饵、链环、恶意指令）劫持多步推理链，实验表明在多种框架和基准上优于现有方法。

Comments Preprint

Visual Retrieval-Augmented Generation for Silhouette-Guided Animal Art

视觉检索增强生成：基于轮廓引导的动物艺术创作

Quoc-Duy Tran, Anh-Tuan Vo, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市国立大学理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh（胡志明市国立大学） 纠错

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

AI总结 提出视觉检索增强生成（Visual-RAG）框架，通过检索与自然轮廓结构相似的动物形状，结合ControlNet和IP-Adapter引导扩散模型生成动物艺术，实现计算空想性视错觉。

Comments SOICT 2025

A Triple-Robustness Analysis of Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Requirements Traceability

检索增强生成在多跳需求可追溯性中的三重鲁棒性分析

Meftun Akarsu, Burak Özdemir, Doğancan Büyükçolak, Recep Kaan Karaman

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

AI总结 本文针对多跳需求可追溯性，开展三重鲁棒性分析，对比不同RAG架构、嵌入器等的表现，发现现有结论分歧的原因，提出需按该鲁棒性标准验证RAG架构主张。

Comments 6 pages, 3 figures, 4 tables

TriShieldRAG: A Three-Ring Defense-in-Depth Framework Against Knowledge Corruption in Retrieval-Augmented Generation

TriShieldRAG：一种针对检索增强生成中知识腐败的三环深度防御框架

Susil Kumar Mohanty, Rohit Patel, Kosuru Yuvaraj, Jeenal Chaudhary, Disha Singhania

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

AI总结 研究针对检索增强生成中知识腐败问题，构建TriShieldRAG框架，设置摄取防护、检索评分器和跨语言模型共识阶段三个环，推导环2和环3起作用的条件，评估表明该框架能大幅降低攻击成功率并保持良性查询准确性。

Healthier LLMs: Retrieval-Augmented Generation for Public Health Question Answering

更健康的语言模型：用于公共卫生问答的检索增强生成

Felix Feldman, Joshua Harris, Timothy Laurence, Leo Loman, Ollie Higgins, Fan Grayson, Poonam Soma, Bethany Pace-Bonello, Michael Borowitz, Toby Nonnenmacher

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

AI总结 研究针对大型语言模型在公共卫生问答受幻觉等限制的问题，采用检索增强生成方法，通过扩展基准并系统评估检索与生成选择，比较多种检索方式，引入评判方法，突出检索对可靠公共卫生问答的作用并提供实用指导。

Comments 19 Pages, 14 Main Text Pages, 6 Figures

Next-Gen Sponsored Search: Crafting the Perfect Query with Inventory-Aware RAG (InvAwr-RAG) Based GenAI

下一代赞助搜索：基于库存感知检索增强生成式人工智能（InvAwr-RAG）打造完美查询

Md Omar Faruk Rokon, Weizhi Du, Zhaodong Wang, Musen Wen

机构 * Walmart AdTech（沃尔玛广告科技） 纠错

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

AI总结 研究电商赞助搜索中为给定查询识别相关关键词的挑战，引入基于库存感知检索增强生成式人工智能模型，结合多种查询提升相关性和用户参与度，初步结果显示填充率等显著提升。

Comments Published in eCom@SIGIR 2024

One Retrieval to Cover Them All: Co-occurrence-Aware Knowledge Base Reorganization for Session-Level RAG

一次检索覆盖所有：基于共现感知的知识库重组用于会话级RAG

Shivam Ratnakar, Yixuan Zhu, Cecilia Cheng, Chaya Vijayakumar

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 针对会话级信息需求，提出基于共现聚类的知识库离线重组和查询时扩展检索候选的方法，将单次查询会话覆盖率从41%提升至58%，并压缩知识库至原大小的20%。

Comments Accepted to the Towards Knowledgeable Foundation Models (KnowFM) Workshop at ACL 2026

Teaching Nemotron Greek: Mining a Corpus, Adapting Retrieval, and Grounding Generation for Modern Greek across Specialist Domains

让Nemotron学习希腊语：针对专业领域现代希腊语的语料库挖掘、检索适配与生成落地

Ayoub Kirouane, Christos Petrocheilos

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

AI总结 本研究针对现代希腊语缺失于Nemotron检索模型及主流多语言基准的问题，提出Nemotron检索栈的端到端适配方案，含语料库挖掘等步骤，推出首个希腊语RAG基准HERA，适配后的模型在多项指标上显著提升。

Comments 15 pages, 10 figures, 7 tables. Includes release of the HERA benchmark and Sophea Nemo RAG models

Private Anytime Selective-Risk Certification for Federated Retrieval-Augmented Generation: Guarantees and Empirical Limits

面向联邦检索增强生成的私有任意时刻选择性风险认证：保证与经验极限

Sanjeda Akter, Ibne Farabi Shihab, Anuj Sharma

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

AI总结 本研究提出Fed-SRC这一适用于联邦RAG的私有任意时刻选择性风险认证方法，经实验验证其在多数场景下可满足风险保证，性能优于对比方法。

SentAttack: A Sentence-Level Black-Box Adversarial Attack Method for Dense Retrieval Models

SentAttack：一种用于密集检索模型的句子级黑盒对抗攻击方法

Luping Wei, Yamin Hu, Sihan Shang, Shiyin Wang, Wenjian Luo

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

AI总结 针对密集检索模型对抗攻击问题，提出SentAttack句子级黑盒攻击方法。先通过与黑盒系统交互收集训练代理模型数据，再用代理模型聚类相关文档生成对抗候选句，经优化提升攻击效果。