RAG / 检索增强生成

Carolina Guide: A Multi-Agent RAG System with Institutional Guardrails for Academic Policy Assistance

Carolina Guide：具有机构护栏的多智能体RAG系统用于学术政策咨询

Ben Torsion, Jun Zhou

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） 纠错

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

AI总结 提出Carolina Guide系统，采用模块化多智能体管道与机构护栏，基于检索增强生成提供学术政策咨询，在90查询测试集上达到98.9%检索成功率，安全F1为0.89。

TPA: Next Token Probability Attribution for Detecting Hallucinations in RAG

TPA：用于检测RAG中幻觉的下一个令牌概率归因

Pengqian Lu, Jie Lu, Anjin Liu, Guangquan Zhang

机构 * Australian Artificial Intelligence Institute (AAII)（澳大利亚人工智能研究所） 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 TPA通过归因七个来源量化各组件对生成下一个令牌的影响，有效识别幻觉响应，实验显示其性能领先。

Comments Accepted by ACL 2026

Open-Source Agentic Hybrid RAG Framework for Scientific Literature Review

Aditya Nagori, Ricardo Accorsi Casonatto, Ayush Gautam, Abhinav Manikantha Sai Cheruvu, Rishikesan Kamaleswaran

机构 * Department of Surgery, Department of Anesthesiology, Duke University School of Medicine Durham North Carolina United States ； Faculty of Technology, University of Brasilia Brasilia Federal District Brazil ； Indian Institute of Technology Goa Goa India ； Birla Institute of Technology \& Science Pilani Hyderabad India ； Department of Electrical ； Computer Engineering, Duke University Pratt School of Engineering Department of Surgery, Department of Anesthesiology, Duke University School of Medicine Durham North Carolina United States ； Department of Surgery, Department of Anesthesiology, Duke University School of Medicine ； Faculty of Technology, University of Brasilia ； Indian Institute of Technology Goa ； Birla Institute of Technology \& Science Pilani ； Computer Engineering, Duke University Pratt School of Engineering 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,abstract)；retrieval augmented generation(abstract)；dense retrieval(abstract)；vector search(abstract)

KGiRAG: An Iterative GraphRAG Approach for Responding Sensemaking Queries

KGiRAG：一种用于应答意义生成查询的迭代图RAG方法

Isabela Iacob, Melisa Marian, Gheorghe Cosmin Silaghi

机构 * Babe s -Bolyai University, Business Informatics Research Center, Cluj-Napoca, Romania 纠错

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

AI总结 本文提出KGiRAG，一种基于图的迭代RAG方法，通过反馈机制迭代优化输出，提升复杂查询的语义质量和相关性。

Comments Paper accepted at the 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, ICAART 2026

SoK: Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG): Taxonomy, Architectures, Evaluation, and Research Directions

SoK：基于代理的检索增强生成（RAG）：分类、架构、评估及研究方向

Saroj Mishra, Suman Niroula, Umesh Yadav, Dilip Thakur, Srijan Gyawali, Shiva Gaire

机构 * University of North Dakota（北达科他大学） ； Youngstown State University（青年州大学） ； University of Toledo（托莱多大学） ； University of Missouri（密苏里大学） ； Tribhuvan University（特里布文大学） 纠错

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

AI总结 本文系统化地分析了基于代理的RAG系统，提出统一框架，识别关键风险并提出研究方向，以构建可靠可扩展的自主检索生成系统。

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

Mathematical Reasoning for Unmanned Aerial Vehicles: A RAG-Based Approach for Complex Arithmetic Reasoning

无人机数学推理：基于检索增强生成的方法用于复杂算术推理

Mehdi Azarafza, Mojtaba Nayyeri, Faezeh Pasandideh, Steffen Staab, Achim Rettberg

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Institute For Artificial Intelligence（人工智能研究所） ； Hamm-Lippstadt University of Applied Sciences（哈姆-利普施塔特应用科学大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RAG-UAV框架，通过引入领域文献提升LLM在无人机任务中的数学推理能力，实验表明检索显著提高准确率并减少错误选择。

Comments 15 pages, 7 figures, 4 appendix subsections

Journal ref ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models

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。

RAGPPI: RAG Benchmark for Protein-Protein Interactions in Drug Discovery

RAGPPI：药物发现中蛋白质-蛋白质相互作用的RAG基准

Youngseung Jeon, Ziwen Li, Thomas Li, JiaSyuan Chang, Morteza Ziyadi, Xiang 'Anthony' Chen

机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Palo Alto High School（帕洛阿尔托高中） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出RAGPPI基准，包含4420个问答对，用于评估检索增强生成在药物发现中识别蛋白质-蛋白质相互作用生物学影响的能力。

Comments 17 pages, 4 figures, 8 tables

Journal ref Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2026)

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

Linguistic Nepotism: Trading-off Quality for Language Preference in Multilingual RAG

语言裙带关系：多语言RAG中为语言偏好牺牲质量

Dayeon Ki, Marine Carpuat, Paul McNamee, Daniel Khashabi, Eugene Yang, Dawn Lawrie, Kevin Duh

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究多语言RAG系统中模型对英语源文档的偏好，发现模型会牺牲文档相关性以迎合语言偏好，尤其在低资源语言中更明显。

Comments ICML 2026 Spotlight

Faithfulness-Aware Uncertainty Quantification for Fact-Checking the Output of Retrieval Augmented Generation

基于事实性的不确定性量化用于验证检索增强生成的输出

Ekaterina Fadeeva, Aleksandr Rubashevskii, Dzianis Piatrashyn, Roman Vashurin, Shehzaad Dhuliawala, Artem Shelmanov, Timothy Baldwin, Preslav Nakov, Mrinmaya Sachan, Maxim Panov

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； MBZUAI（穆斯林人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出FRANQ方法，通过不同不确定性量化技术区分事实性和检索忠实性，提升RAG输出的事实性检测准确性。

ViDoRe V3: A Comprehensive Evaluation of Retrieval Augmented Generation in Complex Real-World Scenarios

ViDoRe V3：对复杂现实场景中检索增强生成的综合评估

António Loison, Quentin Macé, Antoine Edy, Victor Xing, Tom Balough, Gabriel Moreira, Bo Liu, Manuel Faysse, Céline Hudelot, Gautier Viaud

机构 * Illuin Technology（Illuin技术公司） ； NVIDIA ； CentraleSupélec, Paris-Saclay（巴黎萨克雷中央理工学院） 纠错

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

AI总结 ViDoRe V3是一个多模态检索增强生成基准，涵盖10个专业领域数据集，通过12000小时人工标注评估先进RAG管道，发现视觉检索优于文本检索，晚期交互模型和文本重排序显著提升性能，但模型在非文本元素、开放性查询和细粒度视觉定位上仍有不足。

A PennyLane-Centric Dataset to Enhance LLM-based Quantum Code Generation using RAG

面向增强基于LLM的量子代码生成的PennyLane数据集

Abdul Basit, Nouhaila Innan, Muhammad Haider Asif, Minghao Shao, Muhammad Kashif, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique

机构 * Center for Quantum and Topological Systems (CQTS)（量子与拓扑系统中心（CQTS）） ； NYUAD Research Institute（纽约大学阿布扎克研究院） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） 纠错

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

AI总结 本文提出PennyLang数据集，通过系统化方法提升LLM生成量子代码的性能，验证了RAG框架在增强量子代码生成中的有效性。

Comments 8 pages, 6 figures, 8 tables. Accepted at IJCNN 2026

OmniBench-RAG: A Multi-Domain Evaluation Platform for Retrieval-Augmented Generation Tools

Jiaxuan Liang, Shide Zhou, Kailong Wang

机构 * Huazhong University of Science（华中科技大学） 纠错

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

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。

Quantifiable Uncertainty: A Stochastic Consensus Multi-Agent RAG Framework for Robust Malware Detection

可量化不确定性：一种随机一致性多智能体RAG框架用于鲁棒恶意软件检测

ElMouatez Billah Karbab

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

AI总结 本文提出MAGMA框架，通过语义代码检索与概率验证分离恶意软件分析，引入随机一致性集合和两个互补指标，提升恶意软件检测鲁棒性。

TeleEmbedBench: A Multi-Corpus Embedding Benchmark for RAG in Telecommunications

TeleEmbedBench: 一种面向电信领域的多语料嵌入基准

Pranshav Gajjar, Vijay K Shah

机构 * NextG Wireless Lab, North Carolina State University, Raleigh, USA（NextG无线实验室，北卡罗来纳州立大学，拉斐特，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出TeleEmbedBench，首个针对电信领域RAG任务的多语料嵌入基准，评估八种嵌入模型在检索准确性和抗跨域干扰能力上的表现，发现LLM嵌入器性能更优。

Finetune-RAG: Fine-Tuning Language Models to Resist Hallucination in Retrieval-Augmented Generation

Finetune-RAG: 通过微调语言模型抵抗检索增强生成中的幻觉

Zhan Peng Lee, Andre Lin, Calvin Tan

机构 * Pints AI Labs（Pints AI 实验室） 纠错

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

AI总结 Finetune-RAG通过微调方法提升LLM事实准确性，提出首个RAG训练数据集和压力测试评估流程。

CoFE-RAG: A Comprehensive Full-chain Evaluation Framework for Retrieval-Augmented Generation with Enhanced Data Diversity

Jintao Liu, Ruixue Ding, Linhao Zhang, Pengjun Xie, Fie Huang

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

LegalBench-RAG: A Benchmark for Retrieval-Augmented Generation in the Legal Domain

Nicholas Pipitone, Ghita Houir Alami

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

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)

MultiRAG: A Knowledge-guided Framework for Mitigating Hallucination in Multi-source Retrieval Augmented Generation

Wenlong Wu, Haofen Wang, Bohan Li, Peixuan Huang, Xinzhe Zhao, Lei Liang

机构 * 1 College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics ； Astronautics, Key Laboratory of Brain-Machine Intelligence Technology, Ministry of Education ； 2 College of Design \& Innovation, Tongji University ； 3 Key Laboratory of Intelligent Decision ； 4 Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology 纠错

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

Comments Accepted by ICDE 2025 Research Paper

Journal ref In 2025 IEEE 41st International Conference on Data Engineering (ICDE), Hong Kong, 2025, pp. 3070-3083

Diagnosing LLM Arbitration Behavior over Pre-evidence Epistemic States in RAG-based Fact-Checking

诊断基于RAG的事实核查中LLM对证据前认知状态的仲裁行为

Yuxi Sun, Wenbo Shang, Wei Gao, Xin Huang, Jing Ma

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Singapore Management University（新加坡 Management 大学） 纠错

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

AI总结 提出PAVE测试平台，通过将LLM验证器分为四种认知状态，评估其在检索增强生成事实核查中仲裁参数知识与检索证据的能力，发现不可靠且高度依赖模型的仲裁行为，并提出轻量级JSD测试时仲裁方法。

Comments Accepted to ACL-2026 Findings (voluntarily withdraw)

Can Compact Language Models Search Like Agents? Distillation-Guided Policy Optimization for Preserving Agentic RAG Capabilities

紧凑语言模型能否像智能体一样搜索？基于知识增强的策略优化以保持智能体RAG能力

Rikuto Kotoge, Mai Nishimura, Jiaxin Ma

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； OMRON SINIC X Corporation（OMRON SINIC X公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Distillation-Guided Policy Optimization方法，通过教师示范初始化和持续教师指导，使紧凑模型实现复杂的智能体搜索行为，甚至在某些情况下超越大模型。

Comments Accepted at ACL 2026 Main