RAG / 检索增强生成

LLM-Confidence Reranker: A Training-Free Approach for Enhancing Retrieval-Augmented Generation Systems

LLM-Confidence Reranker: 一种无需训练的增强检索增强生成系统的方法

Zhipeng Song, Xiangyu Kong, Xinrui Bao, Yizhi Zhou, Jiulong Jiao, Sitong Liu, Yuhang Zhou, Heng Qi

机构 * organization= School of Computer Science ； Technology, Dalian University of Technology , addressline= No.2 Linggong Road, Ganjingzi District , city= Dalian , postcode= 116024 , country= China ； organization= School of Information Engineering, Liaodong University , addressline= No.116 Linjiang Back Street, Zhenan District , city= Dandong , postcode= 118001 , country= China ； organization= School of Information Engineering, Dalian Ocean University , addressline= No. 2-52, Heishijiao Street, Shahekou District , city= Dalian , postcode= 116023 , country= China ； organization= Information Technology Center, Qinghai University , addressline= 251 Ningda Road, Chengbei District , city= Xining , postcode= 810016 , country= China ； organization= School of Electronic ； Information Engineering, Liaoning Technical University , addressline= 188 Longwan South Street, Sijiatun District , city= Huludao , postcode= 125105 , country= China ； organization= School of Artificial Intelligence, Tianjin Normal University , addressline= 393 Binshui West Road, Xiqing District , city= Tianjin , postcode= 300387 , country= China ； organization= Tencent (Dalian Northern Interactive Entertainment Technology Co., Ltd.) , addressline= 21/F, Tencent Building, No. 26 Jingxian St, Ganjingzi District , city= Dalian , postcode= 116085 , country= China 纠错

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

AI总结 LLM-Confidence Reranker通过利用LLM置信度信号，无需训练提升检索增强生成系统的排序效果，有效减少幻觉问题。

Comments Published by ESWA

Journal ref Expert Systems with Applications. (2026) 131627

MRAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Bio-medicine

MRAG：生物医学领域检索增强生成的基准测试

Liz Li, Wei Zhu

机构 * DataSelect AI ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 MRAG基准测试通过构建医学领域语料库和工具包，评估RAG在生物医学任务中的有效性，揭示RAG在提升LLM可靠性及性能影响因素方面的贡献。

Toward Faithful Retrieval-Augmented Generation with Sparse Autoencoders

迈向基于稀疏自编码器的忠实检索增强生成

Guangzhi Xiong, Zhenghao He, Bohan Liu, Sanchit Sinha, Aidong Zhang

机构 * Department of Computer Science University of Virginia（计算机科学系弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出RAGLens，通过稀疏自编码器解构LLM内部激活，有效检测RAG生成中的不忠实输出，并提供可解释的决策理由。

Comments ICLR 2026

Progressive Searching for Retrieval in RAG

RAG中检索的渐进搜索

Taehee Jeong, Xingzhe Zhao, Peizu Li, Markus Valvur, Weihua Zhao

机构 * San Jose State University（圣何塞州立大学） 纠错

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

AI总结 RAG中提出渐进搜索算法，通过分层搜索逐步优化候选集，实现高效准确的检索，平衡维度、速度和精度，提升大规模数据库的检索性能。

Pruning Minimal Reasoning Graphs for Efficient Retrieval-Augmented Generation

对检索增强生成进行最小推理图剪枝以提高效率

Ning Wang, Kuanyan Zhu, Daniel Yuehwoon Yee, Yitang Gao, Shiying Huang, Zirun Xu, Sainyam Galhotra

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； HKUST（香港科技大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 AutoPrunedRetriever通过最小推理图剪枝提升检索增强生成效率，实现更高效的知识密集型任务处理。

Atomic Information Flow: A Network Flow Model for Tool Attributions in RAG Systems

原子信息流：一种用于RAG系统工具归因的网络流模型

James Gao, Josh Zhou, Qi Sun, Ryan Huang, Steven Yoo

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

AI总结 原子信息流通过分解工具输出和LLM调用为原子单元，提升RAG系统中工具归因的准确性和上下文压缩效率。

Rethinking the Reranker: Boundary-Aware Evidence Selection for Robust Retrieval-Augmented Generation

重新思考重排序器：面向鲁棒检索增强生成的边界感知证据选择

Jiashuo Sun, Pengcheng Jiang, Saizhuo Wang, Jiajun Fan, Heng Wang, Siru Ouyang, Ming Zhong, Yizhu Jiao, Chengsong Huang, Xueqiang Xu, Pengrui Han, Peiran Li, Jiaxin Huang, Ge Liu, Heng Ji, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign ； Hong Kong University of Science ； Washington University in St. Louis ； Texas A\&M University 纠错

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

AI总结 BAR-RAG通过边界感知证据选择提升检索增强生成在噪声下的鲁棒性与性能

Comments 19 pages, 8 tables, 5 figures

Use Graph When It Needs: Efficiently and Adaptively Integrating Retrieval-Augmented Generation with Graphs

在需要时使用图：高效且适应性地整合检索增强生成与图

Su Dong, Qinggang Zhang, Yilin Xiao, Shengyuan Chen, Chuang Zhou, Xiao Huang

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

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

AI总结 本文提出EA-GraphRAG框架，通过动态整合RAG和GraphRAG，根据查询复杂度灵活选择检索策略，提升处理混合场景的准确性和效率。

Breaking the Static Graph: Context-Aware Traversal for Robust Retrieval-Augmented Generation

打破静态图：面向鲁棒检索增强生成的上下文感知遍历

Kwun Hang Lau, Fangyuan Zhang, Boyu Ruan, Yingli Zhou, Qintian Guo, Ruiyuan Zhang, Xiaofang Zhou

机构 * Huawei Hong Kong Research Center（华为香港研究中心） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 CatRAG通过上下文感知遍历框架，改进检索增强生成模型，提升多跳查询的推理完整性和证据链恢复能力。

End-to-End Agentic RAG System Training for Traceable Diagnostic Reasoning

端到端代理RAG系统训练用于可追溯的诊断推理

Qiaoyu Zheng, Yuze Sun, Chaoyi Wu, Weike Zhao, Pengcheng Qiu, Yongguo Yu, Kun Sun, Jian Zhang, Yanfeng Wang, Ya Zhang, Weidi Xie

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

AI总结 Deep-DxSearch通过端到端强化学习训练代理RAG系统，实现可追溯的诊断推理，显著提升诊断准确率。

XProvence: Zero-Cost Multilingual Context Pruning for Retrieval-Augmented Generation

XProvence：零成本多语言上下文修剪用于检索增强生成

Youssef Mohamed, Mohamed Elhoseiny, Thibault Formal, Nadezhda Chirkova

机构 * KAUST（卡塔尔科技大学） ； NAVER LABS Europe（NAVER欧洲实验室） 纠错

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

AI总结 XProvence通过零成本多语言上下文修剪技术，在多种语言中实现检索增强生成的高效性能提升。

Comments Accepted to ECIR 2026

Understanding Parametric Knowledge Injection in Retrieval-Augmented Generation

理解检索增强生成中的参数化知识注入

Minghao Tang, Shiyu Ni, Jingtong Wu, Zengxin Han, Keping Bi

机构 * State Key Laboratory of AI Safety（人工智能安全国家重点实验室） ； ICT, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息科技研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了参数化RAG中的知识注入，发现结合传统和参数化方法（PT-RAG）在性能上最佳，同时揭示了其在知识冲突和鲁棒性方面的优势。

From Textbook to Talkbot: A Case Study of a Greek-Language RAG-Based Chatbot in Higher Education

从教材到谈bot：面向高等教育的希腊语基于检索增强生成的聊天机器人案例研究

Maria Eleni Koutsiaki, Marina Delianidi, Chaido Mizeli, Konstantinos Diamantaras, Iraklis Grigoropoulos, Nikolaos Koutlianos

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

AI总结 本研究开发了一个基于RAG框架的希腊语AI聊天机器人，用于高等教育中的教学支持，旨在提升教育实践和AI技术在语言教育中的应用。

Comments 11 pages, 5 figures, 6th Barcelona Conference on Education (BCE2025)

Graph-based Approaches and Functionalities in Retrieval-Augmented Generation: A Comprehensive Survey

基于图的方法和功能在检索增强生成中的应用：全面综述

Zulun Zhu, Tiancheng Huang, Kai Wang, Junda Ye, Xinghe Chen, Siqiang Luo

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了图方法在检索增强生成中的应用，分析了图在提升性能中的作用，指出现有挑战和未来研究方向。

SpectraQuery: A Hybrid Retrieval-Augmented Conversational Assistant for Battery Science

SpectraQuery: 一种用于电池科学的混合检索增强型对话助手

Sreya Vangara, Jagjit Nanda, Yan-Kai Tzeng, Eric Darve

机构 * Mechanical Engineering, Stanford University（斯坦福大学机械工程系） ； Applied Energy Division, SLAC National Accelerator Laboratory（SLAC国家加速器实验室应用能源部门） ； Institute of Computational and Mathematical Engineering, Stanford University（斯坦福大学计算与数学工程研究所） 纠错

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

AI总结 SpectraQuery通过结合结构化数据库和文献语料库，为电池科学提供检索增强型对话助手，有效整合数值证据与机理解释，提升科学推理效率。

Comments 11 pages, 8 figures, appendix included

A survey: Information search time optimization based on RAG (Retrieval Augmentation Generation) chatbot

综述：基于RAG（检索增强生成）聊天机器人信息检索时间优化

Jinesh Patel, Arpit Malhotra, Ajay Pande, Prateek Caire

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

AI总结 基于RAG的聊天机器人在信息检索时间优化方面优于传统搜索方法，能有效提升搜索效率。

Roles of MLLMs in Visually Rich Document Retrieval for RAG: A Survey

多模态大语言模型在视觉丰富文档检索中的作用：一项综述

Xiantao Zhang

机构 * Beihang University（北航大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了多模态大语言模型在视觉丰富文档检索中的应用，探讨了三种关键角色及其在RAG中的作用与权衡。

Comments 18 pages; accepted at AACL-IJCNLP 2025 (main conference)

LFD: Layer Fused Decoding to Exploit External Knowledge in Retrieval-Augmented Generation

LFD: 层融合解码以利用外部知识进行检索增强生成

Yang Sun, Zhiyong Xie, Lixin Zou, Dan Luo, Min Tang, Xiangyu Zhao, Yunwei Zhao, Xixun Lin, Yanxiong Lu, Chenliang Li

机构 * Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（航空信息安全与可信计算重点实验室，教育部，武汉大学计算机科学与工程学院） ； Lehigh University（莱斯大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； CNCERT/CC（国家互联网应急中心） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Search Team, WeChat, Tencent Inc.（微信搜索团队，腾讯公司） 纠错

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

AI总结 LFD通过层融合解码策略，利用中层表示与最终层解码输出结合，提升RAG系统在检索外部事实性知识上的效率。

Tackling the Inherent Difficulty of Noise Filtering in RAG

应对RAG中噪声过滤的固有难度

Jingyu Liu, Jiaen Lin, Yong Liu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Big Data Management and Analysis Methods（北京大数据管理与分析方法重点实验室） ； School of Software Tsinghua University（清华大学软件学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新的微调方法，旨在提升LLM在RAG中对相关信息和不相关信息的区分能力，从而增强模型的鲁棒性和性能。

A Dynamic Retrieval-Augmented Generation System with Selective Memory and Remembrance

具有选择性记忆和回忆的动态检索增强生成系统

Okan Bursa

机构 * Izmir Bakircay University（伊兹密尔巴克伊亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种动态检索增强生成系统ARM，通过选择性记忆和衰减机制提升检索效率与生成质量，实现高效且可调节的RAG系统性能。

Comments 6 Pages, 2 figures

Cost-Efficient Cross-Lingual Retrieval-Augmented Generation for Low-Resource Languages: A Case Study in Bengali Agricultural Advisory

低成本的跨语言检索增强生成用于低资源语言：孟加拉语农业咨询案例研究

Md. Asif Hossain, Nabil Subhan, Mantasha Rahman Mahi, Jannatul Ferdous Nabila

机构 * Dept. of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； East West University（东-西大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种低成本的跨语言检索增强生成框架，用于孟加拉语农业咨询，通过翻译和领域关键词注入提升生成质量，实现低资源语言下的高效农业知识访问。

Comments 5 pages, 3 figures, 1 table

Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Topic-Enriched Embeddings: A Hybrid Approach Integrating Traditional NLP Techniques

通过主题增强嵌入提升检索增强生成：一种整合传统NLP技术的混合方法

Rodrigo Kataishi

机构 * National University of Tierra del Fuego（泰德菲国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种整合传统NLP技术的混合方法，通过主题增强嵌入提升检索增强生成系统的检索精度和语义聚类效果。

Topic-FlipRAG: Topic-Orientated Adversarial Opinion Manipulation Attacks to Retrieval-Augmented Generation Models

Topic-FlipRAG: 面向主题的对抗性观点操控攻击用于检索增强生成模型

Yuyang Gong, Zhuo Chen, Jiawei Liu, Miaokun Chen, Fengchang Yu, Wei Lu, Xiaofeng Wang, Xiaozhong Liu

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Worcester Polytechnic Institute（沃思堡理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Topic-FlipRAG，一种针对检索增强生成模型的面向主题对抗性观点操控攻击方法，通过两阶段流程影响模型输出观点，揭示了RAG系统安全防护的迫切需求。

Comments Accepted by USENIX Security 2025

DICE: Discrete Interpretable Comparative Evaluation with Probabilistic Scoring for Retrieval-Augmented Generation

DICE：基于概率评分的离散可解释比较评估用于检索增强生成

Shiyan Liu, Jian Ma, Rui Qu

机构 * School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 DICE提出一种基于概率评分的两阶段框架，提升RAG评估的可解释性和稳健性，通过透明判断和系统性错误诊断，实现高效且可信的评估。

Comments Accepted at ResponsibleFM @ NeurIPS 2025

BiCA: Effective Biomedical Dense Retrieval with Citation-Aware Hard Negatives

BiCA: 基于引用感知的生物医学密集检索

Aarush Sinha, Pavan Kumar S, Roshan Balaji, Nirav Pravinbhai Bhatt

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

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

AI总结 BiCA通过利用引用链接生成引用感知硬负样本，提升生物医学领域密集检索性能，实现零样本检索和长尾主题的优越表现。

Comments Accepted for oral presentation at AAAI 2026

MedBioRAG: Semantic Search and Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models for Medical and Biological QA

MedBioRAG: 基于大语言模型的语义搜索与检索增强生成用于医学和生物学问答

Seonok Kim

机构 * Seonok Kim（独立研究者） 纠错

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

AI总结 MedBioRAG通过结合语义搜索、文档检索和监督微调，提升医学和生物学问答任务的性能。

Comments Submitted to ACL 2025. 9 pages, 4 figures, 5 tables (including 2 appendix tables)

On the Consistency of Multilingual Context Utilization in Retrieval-Augmented Generation

在检索增强生成中多语言上下文利用的一致性

Jirui Qi, Raquel Fernández, Arianna Bisazza

机构 * Center for Language and Cognition (CLCG), University of Groningen（格罗宁根大学语言与认知中心） ； Institute for Logic, Language and Computation (ILLC), University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学逻辑、语言与计算研究所） 纠错

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

AI总结 研究探讨LLMs在多语言RAG中利用不同语言上下文的一致性，发现其能提取异语言信息但难以生成正确语言答案。

Comments Best Paper Award at MRL Workshop 2025, colocated with EMNLP 2025. All codes and data are released at https://github.com/Betswish/mRAG-Context-Consistency

Experiments with Large Language Models on Retrieval-Augmented Generation for Closed-Source Simulation Software

在闭源仿真软件上使用检索增强生成进行大型语言模型实验

Andreas Baumann, Peter Eberhard

机构 * Institute of Engineering and Computational Mechanics, University of Stuttgart（工程与计算力学研究所，斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 本研究测试了RAG系统在闭源仿真软件Pasimodo中的表现，发现定制信息提供能显著提升响应质量，凸显了改进闭源仿真模型信息检索的重要性。

Comments 16 pages, 6 tables, 2 figures

BookRAG: A Hierarchical Structure-aware Index-based Approach for Retrieval-Augmented Generation on Complex Documents

BookRAG: 一种面向复杂文档的基于层次结构的索引方法用于检索增强生成

Shu Wang, Yingli Zhou, Yixiang Fang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 BookRAG通过构建层次化索引结构，提升复杂文档在问答任务中的检索与生成性能。

SHRAG: AFrameworkfor Combining Human-Inspired Search with RAG

SHRAG：一种结合人类启发式搜索与RAG的框架

Hyunseok Ryu, Wonjune Shin, Hyun Park

机构 * Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University)（俄罗斯人民友谊大学） ； Joint Institute for Nuclear Research（联合核子研究中心） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Skövde（斯德哥尔摩大学） ； Department of AI Convergence（人工智能融合部门） ； College of Information Computing（信息计算学院） 纠错

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

AI总结 SHRAG结合人类启发式搜索与RAG，提升检索精度与生成可靠性，实现多语言高效问答。

Comments 10 pages, 4 figures, 1 table, 1 algorithm, 3 prompts