New GoldenRetriever: Non-Interactive Homomorphic Encrypted Retrieval for Privacy-Preserving RAG Yang Gao, Gang Quan, Scott Piersall, Qian Lou, Dongdong Wang, Liqiang Wang
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-31 ・ プライバシーを保護した検索拡張生成（RAG）において、従来のランキング手法が抱える二次関数的な計算コストの課題に対し、閾値ベースの選択を用いることで線形時間 $O(n)$ での検索を実現する非対話型フレームワークを提案する。
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New Bridging the Question-Answer Gap in Retrieval-Augmented Generation: Hypothetical Prompt Embeddings Domen Vake, Jernej Vičič, Aleksandar Tošić
採択先: IEEE Access, vol. 13, pp. 129952-129961, 2025
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-31 ・ RAGにおけるユーザーの質問（疑問文）と文書（叙述文）の文体的な不一致を解消するため、インデックス作成時に各チャンクに対する仮説的な質問を事前に生成・埋め込むHypothetical Prompt Embeddings (HyPE) を提案する。これにより、推論時の計算コストを増大させることなく、検索プロセスを「質問と質問の照合」へと変換し、検索精度を大幅に向上させる。
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When Knowledge Changes: Metamorphic Testing of RAG Systems with Mutations Jinhan Kim, Samuele Pasini, Paolo Tonella
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-29 ・ 外部知識の更新やノイズ混入といったコーパスの進化に伴うRAGシステムの不整合を検出するため、メタモルフィック・テスティング（MT）のフレームワークを提案する。提案手法は、インデックスとコンテキストの両レベルで系統的な摂動を加えることで、既存の評価指標では見逃される潜在的な故障を特定できる。
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Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems and Large Language Models (LLMs) in Clinical Pharmacology Decision-Making João Pedro Oliveira Sequeira
採択先: Open Repository of the University of Porto (University of Porto)
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 7 本文(OA-PDF) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-17 ・ 膨大な生物医学情報の統合が必要な臨床薬理学において、知識グラフとベクトル検索を組み合わせたハイブリッドRAGを用いて、技術報告書を自動生成するシステムを提案する。このシステムは、臨床的な意味を保持しつつ、エビデンスに基づく迅速かつ一貫性のある意思決定支援を実現する。
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VITAL-RAG: Invariance Race for Context Allocation in Coding Agents Zijian Lu, Yonghua Lu, Mingcai Chen, Yiping Zuo, Xin He, Weijun Wang, Weibei Fan
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-29 ・ コーディングエージェントにおいて、同一オブジェクトの異なる表現がトークン予算を浪費し、必要な証拠を排除する「権威の乗算」問題を解決するため、冗長性には不変でありつつ新しい意味論には敏感な「選択的不変性」に基づくコンテキスト割り当て手法VITAL-RAGを提案する。これにより、証拠トークン数を削減しながら、限られたコンテキスト窓内での証拠保持率と生成精度を大幅に向上させた。
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Hierarchical Reranking for Scalable Financial RAG System Joohyun Lee, Sungwoo Hong
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-29 ・ 金融ドキュメント特有の専門用語、表形式データ、および長大なコンテキストに起因するRAGの失敗を解決するため、階層型リランカーを用いたスケーラブルな金融特化型RAGフレームワークを提案する。本手法は、事前検索の最適化、2段階のランキング、および長文コンテキスト管理を統合することで、高い検索精度と事実の一貫性を実現している。
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DualG-MRAG: Decoupling Macro-Reasoning and Micro-Matching for Multimodal Retrieval-Augmented Generation Jiacheng Tao, Qingyun Sun, Haonan Yuan, Ziwei Zhang, Jianxin Li
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-30 ・ マルチモーダル検索拡張生成（MM-RAG）における複雑なマルチホップ推論の困難さを解決するため、マクロな推論とミクロなマッチングを分離した二層構造のフレームワークを提案する。これにより、グラフの肥大化や検索ノイズ、重要な局所情報の欠落というトレードオフを解消し、高い検索精度と生成精度を両立する。
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GLM-RAG: Graph Language Models for Graph-Based Retrieval-Augmented Generation Maya Arseven, Anette Frank, Beni Egressy, Johann Higl, Moritz Plenz
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-30 ・ 従来のGraph RAGはグラフ構造とテキスト情報の統合が不十分で未知ドメインへの汎化に課題があったが、本研究は事前学習済み言語モデルをグラフトランスフォーマーへ適応させたGLM-RAGを提案し、マルチホップ推論における高い転移性能を実現した。
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ScalableRAG: High-Quality RAG at Zero Ingestion Cost Hilaf Hasson, Aditya Chakravarty, Jayant Thomas, Krishna Gogineni
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 1 被引用 0 関連度 4 本文(arXiv) 読む価値 4/5
RAG
2026-07-27 ・ 従来のRAGにおける高コストな知識構造の構築を回避し、インジェクションコストを最小化しつつ集計的な推論を実現する状態保持型エージェントフレームワークScalableRAGを提案する。
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SC-Literature Intelligence: A Retrieval-Augmented Generation Framework for Multi-Category AI Literature Synthesis in Supply Chain Setio Basuki, Amelia Khoidir, Muhammad Ilham Perdana, Muhammad Daffa Nugraha, Masatoshi Tsuchiya
採択先: SinkrOn
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(OA-PDF) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-06 ・ サプライチェーンにおけるAI関連の学術文献を対象に、トレンド分析やギャップ検出などの多様な分析クエリに対応するカテゴリ認識型の検索拡張生成（RAG）フレームワークを提案する。実験の結果、埋め込みモデルの品質が性能の主要なボトルネックであり、BGE-M3を用いた構成がLaBSEを上回る高い精度を達成した。
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TriShieldRAG: A Three-Ring Defense-in-Depth Framework Against Knowledge Corruption in Retrieval-Augmented Generation Susil Kumar Mohanty, Rohit Patel, Kosuru Yuvaraj, Jeenal Chaudhary, Disha Singhania
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-26 ・ RAGにおける知識汚染攻撃に対し、取り込み時、検索時、生成時の3つの独立した防御層からなる多層防御フレームワークTriShieldRAGを提案し、非適応的攻撃による攻撃成功率を約91%から約13%まで低減させる。
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FinAbstain: Uncertainty-Calibrated Multimodal RAG for Selective Financial Forecasting Dorothy Torres, Wei Cheng, Henan Huang
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-27 ・ 証拠の不足や矛盾がある場合にLLMが過剰な自信を持って誤った予測を行う問題を解決するため、不確実性を校正して予測の棄権を可能にするマルチモーダルRAGフレームワークを提案する。
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Cross-Attention Calibrated Deduplication for Retrieval-Augmented Generation System Phuong Le Huy, Nam H. Nguyen, Quan V. Dang
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-27 ・ RAGシステムにおけるチャンク分割の冗長性を解消するため、クロスエンコーダのアテンション情報を用いて新規情報の量を定量化し、複数の候補チャンクに対する多数決で重複を判定するCACDを提案する。これにより、単一のベクトル比較では困難であったトピックの類似性と真の情報の重複の識別を、高速かつ高精度に行うことが可能になる。
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VecTree-RAG: An Agentic Retrieval-Augmented Generation Framework Combining Vector and Tree Retrieval for Efficiency and Accuracy Xinyan Zhong, Yuwei Shi, Yuqi Wei, Chen Shen, Tianhang Zhou, Zhenghao Wu
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-25 ・ 科学論文のような階層構造を持つ文書に対し、ベクトル検索による文書特定とツリー探索による根拠特定を分離して行うエージェント型RAGフレームワークを提案する。これにより、検索の効率性と回答の正確性、および証拠の局所化精度を同時に向上させる。
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SIREN (Luring LLMs onto the Rocks): PAIR-Driven Preference Manipulation in Web-RAG Recommenders Evan Caville, Siamak Layeghy, Billy Sung, Sara Dolnicar, Marius Portmann
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 1 被引用 0 関連度 4 本文(arXiv) 読む価値 4/5
RAG
2026-07-24 ・ Web-RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた推薦システムにおいて、特定のエンティティを推薦リストの最上位に操作する自動攻撃手法SIRENを提案する。攻撃者と判定役による反復的なループを用いることで、検索されたウェブソースを逐次的に編集し、ターゲットの順位を目標値まで引き上げることに成功している。
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Towards Trustworthy and Cost-Efficient Data Integration: From Naïve RAG to Agentic RAG Chuangtao Ma, Arijit Khan
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-24 ・ エンタープライズ環境のデータ統合におけるLLMの知識不足、ハルシネーション、および膨大な計算コストという課題に対し、従来のRAGから、自律的なマルチエージェントが適応的に推論を行うAgentic RAGへの進化を提案する。
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MAGE-RAG: Multigranular Adaptive Graph Evidence for Agentic Multimodal RAG in Long-Document QA Yilong Zuo, Xunkai Li, Jing Yuan, Qiangqiang Dai, Hongchao Qin, Ronghua Li
採択先: arXiv (Cornell University)
補充候補 キーワード一致 1 被引用 0 関連度 4 本文(arXiv) 読む価値 4/5
RAG
2026-06-14 ・ 長大なPDFドキュメントにおけるマルチモーダル質問応答において、固定的な検索数や単一の粒度による情報の欠落を解決するため、予算制約下で証拠サブグラフを動的に構築するMAGE-RAGを提案する。
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Chain of Evidence: Pixel-Level Visual Attribution for Iterative Retrieval-Augmented Generation Peiyang Liu, Ziqiang Cui, Xi Wang, Di Liang, Wei Ye
採択先: Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval
補充候補 キーワード一致 1 被引用 1 関連度 4 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation
2026-05-02 ・ 反復的な検索拡張生成（iRAG）において、テキスト解析によるレイアウト情報の喪失と根拠提示の粗さを解決するため、ドキュメントのスクリーンショットからピクセルレベルの根拠を特定する視覚的帰属フレームワークChain of Evidence（CoE）を提案する。
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TechRAG: Evidence-Gated Multimodal Agentic RAG for Technical Literature Reasoning Kanwar Bharat Singh
採択先: arXiv (Cornell University)
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(OA-PDF) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-01 ・ 専門的な技術文献における知識不足やハルシネーションを解決するため、エビデンスの十分性を制御信号とするマルチモーダルなエージェント型RAGフレームワークTechRAGを提案する。テキスト、視覚情報、知識グラフを統合的に活用し、マルチエージェントによる批判的な検証プロセスを通じて、信頼性の高い技術的推論を実現する。
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SPBEBOT: A Hierarchy-Aware Retrieval-Augmented Generation Framework for Evidence-Based Audit Assessment of Indonesian Electronic-Based Government Regi Muhammar, Wiyli Yustanti, Bartolomeus Priya Perkasa Utama Widada
採択先: Journal of Artificial Intelligence and Data Science
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(OA-PDF) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-04 ・ インドネシアの電子政府（SPBE）監査における複雑な階層構造を持つ規制文書の扱いを困難にする問題に対し、階層構造を考慮したRAGフレームワークであるSPBEBOTを提案し、証拠に基づいた成熟度評価の支援を実現した。
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When Do Multimodal and Graph-Augmented RAG Help? A Controlled Evaluation for Document Question Answering Sokipriala Jonah
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-18 ・ 図表や空間レイアウト、分散した関係性の欠落を補完するため、知識グラフと視覚情報を統合したマルチモーダルGraph-RAGを提案し、その有効性を制御された条件下で評価した。その結果、知識グラフによる拡張は精度向上に寄与せず、マルチモーダル化はピクセル情報の直接解釈が必要な場合にのみ限定的な効果を持つことが明らかになった。
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GRADRAG: Cross-Component Prompt Adaptation for Coordinated Multi-Agent RAG Paolo Pedinotti, Enrico Santus
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-23 ・ RAGパイプラインにおけるコンポーネント間の調整問題を解決するため、評価フィードバックを下流から上流のエージェントへ伝播させ、プロンプトを反復的に適応させるフレームワークGradRAGを提案する。これにより、検索や証拠構築といった上流プロセスを、最終的な回答の質に基づいて協調的に洗練させることが可能になる。
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TurboVec: A Case Study in Cost-Efficient Private Retrieval for Enterprise RAG via Codebook-Oblivious Quantization Navnit Shukla, Kamal Pandey, Omsankar Tiwari
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-18 ・ マルチテナント環境のエンタープライズRAGにおける、コードブックの漏洩とフィルタリング効率の課題を解決するため、データ分布に依存しないコードブック非依存のスカラー量子化手法を用いたベクトルインデックスTurboVecを提案する。TurboQuantによる量子化を用いることで、メモリ使用量を大幅に削減しつつ、従来の学習ベースの量子化手法を上回る検索精度と、メンバーシップ推論攻撃に対する高い耐性を実現する。
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IteraSim RAG: A Multi-Stage Retrieval-Augmented Agentic Back-End for OpenFOAM-Based Computational Fluid Dynamics Pratyush Kumar
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-22 ・ OpenFOAMを用いた数値流体力学（CFD）の設定自動化において、単一クエリによる検索の語彙不一致や、設計とレビューの混同によるハルシネーションといった課題を解決する、マルチステージの検索拡張生成（RAG）エージェント・バックエンドを提案する。
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Salience Induction against Multi-Hop RAG Agents: Threat and Defense Xingfu Zhou, Pengfei Wang, Yuan Zhou, Wei Xie, Xu Zhou
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-20 ・ マルチホップRAGエージェントに対し、事実の真偽や指示の有無を一切変えずに、情報の配置や強調などの「顕著性（salience）」を操作することで誤った属性結合を誘発する攻撃手法「Salience Induction」を提案し、それに対する軽量な防御策「Salience Normalization」を提示する。
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Semantically Similar, Logically Distinct: Diagnosing the Semantic-Answerability Gap in Table RAG Jiaming Tian, Liyao Li, Wentao Ye, Haobo Wang, Lihua Yu, Zujie Ren, Gang Chen, Junbo Zhao
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-20 ・ 検索拡張生成（RAG）における表形式データの利用において、検索された表がトピックとして関連していても、質問に答えるための十分な証拠を含んでいるとは限らない「Semantic-Answerability Gap」を特定し、これを診断するベンチマークと解決策を提案する。
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Testing Retrieval-Augmented Generation Systems with Chunk Coverage Jinhan Kim, Samuele Pasini, Paolo Tonella
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-20 ・ RAGシステムの検索コンポーネントにおけるテスト充足性を評価するため、正解ラベルに依存せずコーパス内のチャンク網羅率を測定するChunk Coverage (CC) を提案し、効率的なテスト生成と欠陥検出の早期化を実現する。
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Vector Search As Nearest Neighbor Matching: RAG-based Policy Learning in Causal Inference Masahiro Kato, Taka Kato
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-20 ・ 検索拡張生成（RAG）を用いたアクション選択を、潜在結果フレームワークに基づく方策学習問題として定式化し、1ステップおよび2ステップのRAG-PL手法を提案する。ベクトル検索によるアクション固有の証拠抽出を因果推論における最近傍マッチングとして解釈し、その後悔（regret）の上界を理論的に導出する。
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Trust Before Fusion: QIMG-7 and Source-Aware Resolution for Polluted Multimodal RAG Saadeldine Eletter, Owais Aijaz, Preslav Nakov
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-12 ・ マルチモーダル検索拡張生成（RAG）において、トピックは関連しているが誤情報を含む「汚染された」証拠が与えられた際の脆弱性を評価するベンチマーク QIMG-7 を提案し、ソースの信頼性に基づいて回答を選択する Source-Aware Trust Resolution (SATR) によってその堅牢性を向上させる。
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EduGuard: A Safe RAG-Based LLM Tutor for Programming Education S M Asif Hossain, Ruksat Khan Shayoni, M. F. Mridha, Jungpil Shin
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-17 ・ プログラミング教育におけるLLMのハルシネーション、解答の直接提示、および学習者の過度な依存という課題に対し、教育的ポリシーと主張レベルの検証を統合した安全なRAGベースのチュータリングフレームワークEduGuardを提案する。本手法は、学習効果の向上と学術的誠実性の維持を両立させる。
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OPTIMIZING PDF INGESTION FOR LARGE LANGUAGE MODELS IN RAG ARCHITECTURES Rishab Bansal, Binita Mukesh Shah, Abhijit Chanda, V. Parate
採択先: International Journal of Applied Mathematics
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(OA-PDF) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2025-09-24 ・ RAGシステムにおいて、視覚的再現性を優先するPDFの構造が、LLMへの取り込み時に文脈の喪失や意味的な劣化を引き起こす課題を調査し、既存の解析手法を分類・整理している。
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TechGraphRAG: An Agentic Graph-Augmented RAG Framework for Technical Literature Reasoning Kanwar Bharat Singh
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(OA-PDF) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-01 ・ 専門的な技術文献における推論の困難さを解決するため、テキスト、知識グラフ、および視覚情報を統合し、エージェントによる自己修正プロセスを備えたマルチモーダルなRAGフレームワークTechGraphRAGを提案する。
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FAIR GraphRAG: A Retrieval-Augmented Generation Approach for Semantic Data Analysis Marlena Flüh, Soo-Yon Kim, Carolin Victoria Schneider, Sandra Geisler
採択先: 2025 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG), Limassol, Cyprus, 2025, pp. 90-97
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-13 ・ 知識グラフを用いたGraphRAGに科学データの管理原則であるFAIRを統合し、FAIR Digital Objects (FDOs) を基盤としたFAIR GraphRAGフレームワークを提案することで、複雑なドメイン知識に対する回答の正確性と説明可能性を向上させる。
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Earthquaker-AI: A Retrieval-Augmented Generation Framework with Rubric-Based Assessment for Primary School Earthquake Education Xanthi Kokkinou, Chaido Mizeli, Nafsika Koulaxidou, Marina Delianidi, Konstantinos Diamantaras
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv PDF) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-15 ・ 地震教育における情報の正確性と個別化されたフィードバックの不足を解決するため、RAG（検索拡張生成）とルーブリック評価を統合したハイブリッドな教育フレームワークEarthquaker-AIを提案する。本手法は、公式の安全ガイドラインに基づく正確な回答生成と、生徒の発達段階に応じた形成的評価を両立させる。
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Chat2Scenic: An Iterative RAG-Based Framework for Scenario Generation in Autonomous Driving Yuan Gao, Wenting Miao, Mattia Piccinini, Haoyu Wang, Qunying Song, Johannes Betz
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-15 ・ 自動運転の規制記述から実行可能なドメイン固有言語（DSL）のシナリオスクリプトを自動生成するため、反復的な検索拡張生成（RAG）を活用したフレームワークChat2Scenicを提案する。本手法は、対話的な洗練と知識検索を組み合わせることで、既存手法の課題であった汎用性とコンパイル成功率の両立を実現している。
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Is External Database Protection Static in Retrieval-Augmented Generation? Rethinking Privacy Preservation under Dynamic Queries Gang Zhang, Mingyu Tian, Xukun Luan, Yuanchi Ma, Jinyan Liu
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-16 ・ 従来のRAGにおけるプライバシー保護は、全ドキュメントが等しくリスクを持つという静的な仮定に基づいているが、実際にはリスクはクエリに依存して動的に変化する。本研究は、クエリに応じたリスク階層化と指数メカニズムを用いた適応的なテキスト選択を行うPA-HDPを提案し、高い有用性と強力なプライバシー保護の両立を実現する。
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Advancing engineering research through context-aware and knowledge graph–based retrieval-augmented generation Soham Ghosh, Gaurav Mittal
採択先: Frontiers in Artificial Intelligence
補充候補 キーワード一致 2 被引用 5 関連度 5 本文(OA-PDF) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2025-11-19 ・ 工学分野の複雑な技術規格や設計文書におけるLLMのハルシネーションを解決するため、n8n自動化プラットフォーム上に構築された、文脈認識型（Contextual RAG）および知識グラフ（KG）ベースの新しいRAG-LLMフレームワークを提案する。
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How Temperature Shapes Ideological Discourse in Retrieval-Augmented Generation? Elmira Salari, Hazem Amamou, José Victor de Souza, Shruti Kshirsagar, Maria Nunes Delfino, Anderson Avila
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-13 ・ 本研究は、Retrieval-Augmented Generation (RAG) において、外部知識に含まれるイデオロギー的言説がLLMの生成回答にどのように伝播・増幅・抑制されるかを調査したものである。サンプリング温度（temperature）を変化させることで、デコーディングのランダム性がイデオロギー的一致（alignment）に与える影響を分析した結果、RAGはLLM単体よりも温度変化に対してイデオロギー的一致を維持しやすい傾向があり、中程度の温度において言説的一致が最大化することが明らかになった。
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Cost-Governed RAG: Unified Per-Tenant Cost Attribution Across Retrieval and Generation in Multi-Tenant LLM Systems Navnit Shukla
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-13 ・ マルチテナントLLM環境において、生成コストだけでなく、従来帰属が困難であった検索レイヤー（メモリ、計算、埋め込みAPI）のコストをテナントごとに正確に割り当てる「Cost-Governed RAG」アーキテクチャを提案する。コードブック非依存のベクトルインデックス「TurboVec」を用いることで、決定論的なメモリ計算を可能にし、100テナントのシミュレーションにおいて99.96%のエンドツーエンドのコスト帰属精度と、管理型サービス比で3.1〜9.0倍のコスト削減を達成した。
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SVD-RAG: Efficient Tree-Organized Retrieval-Augmented Generation via Singular Value Decomposition Zhihui Sun
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-11 ・ SVD-RAGは、RAPTORのような階層的RAGにおけるLLMを用いた要約コスト問題を解決するため、文埋め込み行列に特異値分解（SVD）を適用して情報量の多い文を抽出する手法である。RAPTORと比較して検索品質の差を最小限に抑えつつ、ツリー構築速度を317倍高速化し、トークン消費量を85%削減することに成功している。
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NGM-RAG: Neural Graph Matching based Retrieval-Augmented Generation Guo Chen, Ziwen Li, Maolin Zheng, Hao Gao, Junjie Huang, Tao Jia
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-13 ・ マルチホップ推論を必要とする複雑な質問に対し、テキスト類似性とグラフ構造の両面から情報を捉える「NGM-RAG」を提案する。Levenshtein距離、BM25、およびGNNを用いたNeural Graph Matchingを適応的な重み付けで統合することで、既存のGraphRAGやLightRAGを上回る検索精度と、NaiveRAGと比較して90%以上のトークンコスト削減を両立している。
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Augmenting Fundamental Analysis with Large Language Models: A RAG-Based System for Generating Investor Briefs Bartosz Ziółko, Kacper Dobrzeniewski
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-10 ・ 本研究は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いて、財務報告書、マクロ経済指標、およびSECのEDGAR文書などの多様なソースを統合し、投資家向けブリーフを自動生成するシステムを提案している。$\text{gpt-4o}$ を中核とし、Kitchinサイクル等の経済知識を組み込むことで、単なる情報集約に留まらないクロスドメインな分析を実現している。
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Deceptive Grounding: Entity Attribution Failure in Clinical Retrieval-Augmented Generation Cedric Caruzzo, Donggeun Yoo, Tae Soo Kim
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 5/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-10 ・ RAG（Retrieval-Augmented Generation）において、回答が検索文書の内容に忠実であり引用も正確であるにもかかわらず、主張の帰属先となるエンティティを誤る「Deceptive Grounding (DG)」という現象を定義・特定した。医学特化型モデルではDG発生率が最大 $86.7\%$ に達し、既存の忠実度（faithfulness）や引用検証の自動評価を完全にパスしてしまうという深刻なリスクを明らかにした。
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MM-BizRAG: Rethinking Multimodal Retrieval-Augmented Generation for General Purpose Enterprise Q&A Hanoz Bhathena, Parin Rajesh Jhaveri, Rohan Mittal, Prateek Singh, Aymen Kallala, Rachneet Kaur, Yiqiao Jin, Zhen Zeng, Adwait Ratnaparkhi, Denis Kochedykov
採択先: arXiv (Cornell University)
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(OA-PDF) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-02 ・ 企業文書の複雑な構造に対応するため、文書の垂直・水平構造に応じてインジェクション手法を動的に切り替え、プレースホルダーを用いた位置合わせと推論時のマルチモーダル・アセンブリを行うMM-BizRAGを提案する。既存のビジョン中心の手法に対し、レポート形式のレイアウトにおいて最大32ポイントの性能向上を達成し、評価指標として低コストなFastRAGEvalを導入している。
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Detecting Hallucinations in Retrieval-Augmented Generation through Grounding-Aware Sensitivity by Perturbation (GASP) Mohamed Aly Bouke
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-05 ・ RAGにおけるハルシネーションを、生成文が検索された根拠（context）にどの程度依存しているかという「根拠への感度（grounding sensitivity）」を用いて、文単位（span-level）で検出する手法GASPを提案する。文脈の一部を削除する摂動を与えた際のトークン対数尤度の変化やJensen-Shannon Divergence (JSD) を特徴量として用い、追加の検証モデルなしで、根拠の特定（attribution）と検出を同時に実現する。
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Knowledge Base Poisoning Attacks and Defense for Policy-Aware LLM-RAG Framework Om Solanki, Lopamudra Praharaj, Deepti Gupta, Maanak Gupta
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-05 ・ IoBT（戦場におけるモノのインターネット）の意思決定を支えるPolicy-Aware LLM-RAGフレームワークに対し、実行時のクエリ情報を必要とせずに高確率でコンテキストを汚染する「Query-Agnostic Semantic Retrieval Poisoning」攻撃を提案し、これに対抗する二重検知防御フレームワーク「CLD-KB」を開発した。CLD-KBは、One-Class SVMとポリシー分類学に基づく「Member-Based Category Spread」分析を組み合わせることで、わずか $7\text{ms}$ のオーバーヘッドで $100\%$ のコンテキスト整合性を実現する。
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PolyUQuest: Verifiable Structure-Aware Web RAG over Heterogeneous Graphs Ying Liu, Yi Ye, Quanyu Feng, Mingxi Ye, Mingtao Zhang, Haoyang Li, Chen Jason Zhang, Qing Li
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-09 ・ PolyUQuestは、Webサイトのハイパーリンク、DOM階層、およびエンティティ間の関係を統合したヘテロジニアスグラフ $\mathcal{G}$ を用いる、検証可能な構造認識型Web RAGフレームワークである。2層ルーターにより、クエリの性質に応じて「直接的なブロック検索」「ページ間ナビゲーション」「マルチホップ・エンティティ推論」の3つのモードを使い分け、回答の正確性、網羅性、忠実度を向上させつつ、LLMのトークン消費量を削減する。
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Code-Level Cost Function Generation for Spatial Image Steganography Using RAG-Enhanced Large Language Models Yige Wang, Shiqi Yi, Hanzhou Wu
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-07 ・ 空間領域画像ステガノグラフィのコスト関数設計を自動化するため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と進化計算を組み合わせたSE-RAG（Self Evolving RAG）フレームワークを提案する。Code Semantic Signature (CSS) を用いてプログラムの意味論的な検索を可能にし、静的な文献知識と動的な経験知識を統合することで、LLMがドメイン固有の数学的制約を遵守した高セキュリティなアルゴリズムを生成できるようにする。実験では、既存手法に対しセキュリティ、コード実行率（$46.3\%$向上）、探索コスト（$26.1\%$削減）の全指標で優位性を示した。
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Healthier LLMs: Retrieval-Augmented Generation for Public Health Question Answering Felix Feldman, Joshua Harris, Timothy Laurence, Leo Loman, Ollie Higgins, Fan Grayson, Poonam Soma, Bethany Pace-Bonello, Michael Borowitz, Toby Nonnenmacher
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-07 ・ 公衆衛生分野におけるLLMのハルシネーションと情報の陳腐化を防ぐため、英国政府の公衆衛生ガイダンスを用いたRAG（Retrieval-Augmented Generation）の有効性を検証した研究である。ハイブリッド検索の導入やチャンク長の最適化により、小規模なオープンウェイトモデルが検索なしの大規模モデルと同等以上の性能を発揮できることを示した。
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Mitigating Errors in LLM-Generated Web API Invocations via Retrieval-Augmented Generation and Constrained Decoding Daniel Maninger, Leon Chemnitz, Jannis Brugger, Tushar Lamba, Amir Molzam Sharifloo, Mira Mezini
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-07 ・ LLMによるWeb API呼び出しコード生成におけるハルシネーションを軽減するため、OpenAPI仕様書を活用したRetrieval-Augmented Generation (RAG) と、正規表現ベースのConstrained Decoding (CD) を提案する。RAGは適切なエンドポイントの選択を支援し、CDはURLやHTTPメソッド、引数の構造的な正確性を強制することで、両手法の組み合わせにより合成データセットにおいて最大 $+332\%$ の正解率向上を達成する。
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DynaKRAG: A Unified Framework for Learnable Evidence Control in Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation Yaqi Wu, Xiaolei Guo, Chenyu Zhou, Jiaqi Huang, Xianfa Zhang, Junxu Zhang, Zhuo Yu, Zhubo Shi, Jianghao Lin, Dongdong Ge
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-07 ・ DynaKRAGは、マルチホップRAGにおける証拠獲得プロセスを、状態条件付きの原子的な証拠操作に対する制御問題として定式化した統一フレームワークである。学習されたコントローラーが、現在の証拠状態に基づき、検索、クエリ書き換え、停止などのアクションを動的に選択することで、回答精度とトークン効率の両立を実現する。
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MIRAGE: Defending Long-Form RAG Against Misinformation Pollution Saadeldine Eletter, Ruihong Zeng, Yuxia Wang, Maxim Panov, Aleksandr Rubashevskii, Preslav Nakov
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv PDF) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-06 ・ 検索された文脈に誤情報が含まれる場合に、Long-form RAGの事実性を維持するための学習不要かつモデルに依存しない防御手法 MIRAGE を提案する。NLI（自然言語推論）を用いて文書間のクレームグラフを構築し、一貫性のある主張のみを生成に使用するか、あるいは検索を遮断してモデルの内部知識による回答へフォールバックする「Defended-Claims Gate」を適用することで、汚染された証拠による誤回答を防ぐ。
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Candidate-Constrained Retrieval-Augmented Generation for LongEval-RAG: System Design and Empirical Analysis Yingdong Yang, Haijian Wu
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 本文(arXiv) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-04 ・ LongEval-RAGにおける候補制約型RAG（Candidate-Constrained RAG）の設計と評価を行い、決定論的なルールベースのチャンキングと、生成直前の文レベルでのMiniLMによるリランキングを組み合わせた「rule-minilm」構成が、検索精度や情報の網羅性において最も優れたバランスを示すことを明らかにした。
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CORTEX: Token-Level Hallucination Detection in RAG via Comparative Internal Representations Kazuaki Furumai, Shuichiro Haruta, Kazunori Matsumoto, Daisuke Kamisaka
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-30 ・ CORTEXは、RAGにおけるトークンレベルのハルシネーションを検出するpost-hoc手法であり、参照文献の有無によるLLMの内部表現の差分（デルタ特徴量）と、アテンションを用いた文脈残差を利用して、根拠に基づいたトークンを特定する。
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KidnapRAG: A Black-Box Attack for Hijacking Reasoning in Agentic Retrieval-Augmented Generation Systems Chanwoo Choi, Euntae Kim, Kyuho Lee, Youngsam Chun, Jinhee Jeong, Eunmi Kim, Myunggyo Oh, Junseo Jang, Buru Chang
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-01 ・ Agentic RAGシステムに対し、外部から公開可能な毒入り文書のみを用いて推論プロセスを段階的に乗っ取るブラックボックス型攻撃手法「KidnapRAG」を提案する。本手法は、検索意図を逸らす $Bait$、推論鎖を維持する $Chain\text{-}Link$、最終回答を操作する $Mal\text{-}Ins$ の3段階の文書を用いることで、エージェントの多段階推論を攻撃者の意図する経路へと再誘導する。
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When RAG Meets Query Planning: Logical Query Trees for Resolving Exploratory Reasoning Problems Ganlin Xu, Linghao Zhang, Zhitao Yin, Hongda Xi, Chen Yang, Jiaqing Liang, Weijia Lu, Sihang Jiang, Yanghua Xiao, Deqing Yang
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-01 ・ 不確実性が高く、エンティティ間の依存関係が曖昧な探索的推論問題（ERPs）に対し、データベースのクエリプランニングの概念を応用したRAGフレームワーク「PlanRAG」を提案する。自然言語クエリを論理クエリツリー（LQTs）としてモデル化し、Selingerの動的計画法を用いた多次元コストモデルによる最適化と、ボトムアップの並列実行を行うことで、既存の反復型やグラフベースの手法を超えるSOTA性能を達成している。
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Dual-Confidence Contrastive Decoding for Retrieval-Augmented Generation Raymond Li, Md Tawkat Islam Khondaker, Amirhossein Abaskohi, Gabriel Murray, Giuseppe Carenini, Issam H. Laradji
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv PDF) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-01 ・ マルチドキュメントRAGにおいて、検索された情報源間の矛盾（intra-context conflict）を解決するため、ドキュメントレベルの信頼度とトークンレベルの信頼度の二重の信号を利用する学習不要なデコーディング手法「Dual-Confidence Contrastive Decoding (DCCD)」を提案する。
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What Survives Into Context: A Diagnostic for Budget-Constrained Multi-Hop RAG and When Submodular Evidence Packing Improves It Ananto Nayan Bala
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-01 ・ 予算制約のあるマルチホップRAGにおいて、従来の検索指標である $\text{recall}$ ではなく、パッキングされたコンテキスト内に正解スパンが残存しているかを測定する $\text{answer-in-context}$ 指標を提案する。コンテキスト構築を予算制約付き単調劣モジュラ最大化問題として定式化する手法により、HotpotQAの160トークン予算・3Bモデル設定において、既存手法を上回る $F1$ スコアの向上を達成するが、その優位性はリーダーのモデル規模や予算、データの構造に強く依存する。
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Bayesian Uncertainty Propagation for Agentic RAG Pipelines: A Proof-of-Concept Study on Multi-Hop Question Answering Louis Donaldson, Connor Walker, Koorosh Aslansefat, Yiannis Papadopoulos
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-01 ・ Agentic RAGパイプラインにおいて、Planner、Evaluator、Generatorの各段階から得られる不確実性信号をベイズネットワーク（BN）を通じて伝播させ、システム全体の信頼度を推定する軽量なモニタリングフレームワークを提案する。マルチホップ推論が必要なHotpotQAでは、不確実性の蓄積をモデル化することで高い識別能と選択的予測性能を示すが、単純なタスクでは過大評価の傾向がある。
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Evaluating Chunking Strategies for Retrieval-Augmented Generation on Academic Texts Valentin J. J. Kreileder, Johannes Reisinger, Andreas Fischer
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-02 ・ 学術論文のような構造化された長文を対象に、RAGにおける3種類のチャンキング戦略（Fixed-Sized, Recursive, Cluster-Based）を比較評価した研究である。実験の結果、計算コストの高いクラスターベースのセマンティック・チャンキングは、単純な固定サイズや再帰的チャンキングを上回る性能を示さず、むしろ回答品質（AQS）において劣る結果となった。また、RAGAsのFaithfulness指標が特定の条件下で信頼性に欠けることや、LLMが検索結果に依存せずパラメトリックな知識で回答してしまう現象も明らかになった。
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Towards Developing a Multimodal Chat Assistant for University Stakeholders: RAG-based Approach Md Abu Hanif Shaikh, Abdullah Al Shafi
採択先: 2025 28th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT)
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-07-01 ・ 大学関係者の情報アクセシビリティ向上のため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）とVision-Language Model（VLM）を組み合わせたマルチモーダル・チャットアシスタントを提案する。量子化された $\text{LLaVA-1.5-7b}$ と $\text{Chroma}$ ベクターストアを活用することで、大学のハンドブック等の固有リソースに基づいた正確な回答を実現し、ハルシネーション率を $31.7\%$ から $6.6\%$ へと大幅に低減させた。
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Agentic RAG-VLM: Affordance-Aware Retrieval-Augmented Generation with Self-Reflective Planning for Robotic Grasping Tao Chen, Lizheng Liu, Jiaxu Wang, Ziyue Jiang, Ruiqi Tian, JiGuang Huo, Zhongxue Gan
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-30 ・ 視覚的類似性ではなく、物体タイプ、材質、脆弱性、把持可能領域の4次元アフォーダンス記述子に基づく検索を行う「Agentic RAG-VLM」を提案する。本手法は、Hierarchical Affordance-Aware RAG (HAA-RAG)、Scene Graph Constraint Reasoner、および14種類の失敗分類に基づく3段階の適応的再試行を行うAgentic Self-Reflective Pipelineを統合している。12のベンチマークタスクにおいて78.3%の総合成功率を達成し、従来のVLMベースラインに対し53.3 ppの精度向上を実現した。
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J-KGRAG: A Hybrid Retrieval-Augmented Generation Architecture for Legal Norm Understanding with Knowledge Graphs V. Oliveira, M. Lima, Sávio Teles, E. Dias
採択先: Anais do XXII Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware 2025)
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(OA-PDF) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2025-10-22 ・ J-KGRAGは、法規範間の引用、階層、改訂、廃止といった構造的・時系列的な関係性を捉えるために、知識グラフ（KG）を統合したハイブリッドな検索拡張生成（RAG）アーキテクチャである。ブラジルの法規範を対象とした実験において、従来のNaive RAGと比較して事実の正確性を75%、回答の全体的な正解率を16%向上させることに成功した。
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Multimodal Retrieval-Augmented Generation: Architectures, Approaches, and Emerging Research Directions Ankit Kumar, Gopal Agarwal, Sagar Choudhary
採択先: International Journal of Sciences and Innovation Engineering
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(OA-PDF) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-05-31 ・ 本論文は、従来のテキスト中心のRAGの限界を打破するために、画像、動画、図表などの多様なモダリティを統合するMultimodal RAGの最新動向を調査している。シーングラフ、マルチエージェント階層、統一埋め込みモデル、二重知識グラフといった4つの主要なフレームワークを分析し、構造化された知識表現と明示的なクロスモーダル・アライメントが性能向上の鍵であることを明らかにしている。
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Exploring Structural Complexity in Normative RAG with Graph-based approaches: A case study on the ETSI Standards Aiman Al Masoud, Marco Arazzi, Simone Germani, Antonino Nocera
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-01-31 ・ 本研究は、複雑な階層構造や相互参照を持つETSI規格書などの規範的文書に対し、従来のベクトルベースのRAG（Vanilla RAG）の限界を克服するため、文書構造をグラフとしてモデル化するGraph RAGの有効性を調査したものである。提案手法は、文書をノードとエッジからなるプロパティグラフとして定義し、階層関係 $\mathcal{E}_{part}$ と引用関係 $\mathcal{E}_{cite}$ を組み込むことで、構造的・関係的な特徴を検索プロセスに統合する。実験の結果、構造情報を保持するインデックス戦略がPrecisionやMRRの向上に寄与することを示し、技術文書の自動作成に向けたスケーラブルなフレームワークとしての可能性を提示している。
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FlexStructRAG: Flexible Structure-Aware Multi-Granular Relational Retrieval for RAG M. Chen, Haodong Yang, Jiawei Cai, Xiaoli Huang
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-02-01 ・ FlexStructRAGは、固定長チャンクによる文脈の断片化と、単一の構造（グラフまたはハイパーグラフ）に依存する粒度の制約を解決する、クエリ適応型のマルチグラニュラな構造認識型RAGフレームワークである。エンティティ、二項関係、ハイパーエッジ、および意味的クラスターという4つの異なる粒度の検索ユニットを、インデックスの再構築なしに推論時に柔軟に組み合わせることが可能である。
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Enhancing Scientific Literature Chatbots with Retrieval-Augmented Generation: A Performance Evaluation of Vector and Graph-Based Systems Hamideh Ghanadian, Amin Kamali, Mohammad Hossein Tekieh
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-02-19 ・ 科学文献の調査を効率化するため、ベクトルベース、グラフベース、およびそれらを統合したHybrid RAGアーキテクチャを提案し、単一論文および大規模コーパスの2つのユースケースで性能を評価した。実験の結果、Hybrid RAGが平均コサイン類似度 $0.687$、忠実度 $0.845$ を記録し、意味的類似性と構造的知識の統合が検索精度と論理的一貫性の向上に寄与することが示された。
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SHIFT: Gate-Modulated Activation Steering for Knowledge Conflict Mitigation in Retrieval-Augmented Generation Ruochang Li, Pengcheng Huang, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Huiyuan Xie, Yu Gu, Ge Yu, Maosong Sun
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-26 ・ RAGにおけるパラメータ知識と検索コンテキストの衝突（知識競合）を解決するため、LLMのFFN活性化を適応的に制御する軽量なゲート変調フレームワーク「SHIFT」を提案する。バックボーンを凍結したまま、全パラメータの0.01%未満の学習可能パラメータを持つゲートをGRPOで最適化することで、汎用能力を維持しつつ、入力に応じて知識のバランスを動的に調整する。
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Beyond RAG for Cyber Threat Intelligence: A Systematic Evaluation of Graph-Based and Agentic Retrieval Dzenan Hamzic, Florian Skopik, Max Landauer, Markus Wurzenberger, Andreas Rauber
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-04-13 ・ サイバー脅威インテリジェンス（CTI）において、従来のベクトルベースRAGの限界を克服するため、グラフベース（GRAG）、エージェント型（AGRAG）、およびハイブリッド型（HRAG）の検索アーキテクチャを体系的に評価した研究。実験の結果、HRAGがマルチホップ推論において回答の質を最大35%向上させ、回答不能な問いに対しても76%という高い正解拒否率を達成するなど、最も信頼性の高いパフォーマンスを示した。
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MimirRAG: A Multi-Agent RAG Framework for Financial Data Retrieval with Metadata Integration Magnus Samuelsen, Wilmer Nyström, Somnath Mazumdar, M. Hussain, Mikkel Strange
採択先: arXiv (Cornell University)
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-05-24 ・ 金融ドキュメントからの高精度な情報抽出を目指す、メタデータ統合型のマルチエージェントRAGフレームワーク「MimirRAG」を提案する。Doclingによる構造維持パース、テーブルを考慮したチャンキング、および5つのエージェント（Extractor, Planner, Search, Validator, Writer）による協調的な検索・検証プロセスを通じて、FinanceBenchにおいて89.3%の精度を達成した。
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MKG-RAG-Bench: Benchmarking Retrieval in Multimodal Knowledge Graph-Augmented Generation Xiaochen Wang, Bao Hoang, Han Liu, Ting Wang, Fenglong Ma
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-24 ・ マルチモーダル知識グラフを用いた検索拡張生成（MKG-RAG）の性能を評価するための、初のクロスドメイン・ベンチマーク「MKG-RAG-Bench」を提案する。一般ドメイン（MarKG）と医療ドメイン（MedMKG）の2つの知識グラフを用い、LLMによるキュレーションを通じて、検索（Retrieval）と生成（Generation）の両側面から、マルチモーダルな知識の異質性やアライメントの課題を体系的に診断する。
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MIRROR: Novelty-Constrained Memory-Guided MCTS Red-Teaming for Agentic RAG Inderjeet Singh, Andrés Murillo, Motoyoshi Sekiya, Yuki Unno, Junichi Suga
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-25 ・ MIRRORは、マルチモーダルなAgentic RAGの広範な脆弱性を網羅する、メモリ誘導型モンテカルロ木探索（MCTS）を用いた統一的なレッドチーミング・フレームワークである。検索されたコンテキストを探索の事前分布として活用しつつ、決定論的な「Novelty Gate」によって既存攻撃の単純なコピーを排除することで、高い新規性と攻撃成功率（ASR）を両立している。
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LCAi: Life Cycle Assessment with big data fusion and retrieval-augmented generation-assisted interpretation Georgios Tsironis, Juan D. Medrano-Garcia, Gonzalo Guillen-Gosalbez
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-25 ・ LCA（ライフサイクルアセスメント）の解釈フェーズにおいて、RAG（検索拡張生成）とLLMを統合することで、定量的な環境負荷データと、学術・産業・政策・公共といった多角的なビッグデータを融合させ、実装可能な戦略的ロードマップを自動生成する新しい分析パイプラインを提案する。
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PhysRAG: Enhancing Physics-Awareness in Video Generation via Retrieval-Augmented Generation Kexu Cheng, Zicheng Liu, Mingju Gao, Chunhe Song, Hao Tang
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-25 ・ PhysRAGは、検索拡張生成（RAG）を用いてビデオ生成モデルの物理的認識能力を向上させる新しいパイプラインである。高品質な7K個の物理ビデオデータセットを構築し、VideoMAEで抽出した特徴量を学習可能なクエリを介してDiffusion Transformer (DiT) へ注入することで、複雑な物理現象の再現性を高める。PhyGenBenchおよびVBenchにおいて、既存の有力モデルを上回るSOTAを達成した。
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Security and Privacy in Retrieval-Augmented Generation: Architectures, Threats, Defenses, and Future Directions for Building Trustworthy Systems Balamurugan Palanisamy, G S S Chalapathi, Vikas Hassija, Rajkumar Buyya
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-24 ・ 本論文は、Retrieval-Augmented Generation (RAG) におけるセキュリティとプライバシーのリスクを、デプロイメント形態（中央集権型、Micro-RAG、Federated RAG、Hybrid RAG）に基づいた統一的なタクソノミーを用いて包括的に調査したサーベイ論文である。検索、コンテキスト構築、生成の各フェーズにおける攻撃対象領域（Attack Surface）を特定し、プロンプト注入やリトリーバル・ポイズニング、勾配漏洩などの脅威を体系化している。また、差分プライバシーや暗号学的防御策、TEEなどの多層防御（Defense-in-Depth）をレビューし、プライバシーとユーティリティのトレードオフや、今後の研究課題として「Security-by-Design」の重要性を提示している。
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RAVEN: Agentic RAG for Automated Vulnerability Repair Varun Gadey, Zijie Liu, Alexandra Dmitrienko
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-21 ・ RAVENは、エージェント型検索拡張生成（Agentic RAG）と制御された反復的修復を統合した、自律的な脆弱性自動修復フレームワークである。過去の修正事例の検索、リポジトリ全体のコンテキスト抽出、および静的解析を用いたパッチの洗練を行うことで、局所的なコードのみでは解決困難な複雑な脆弱性に対処する。160件の実世界のCVEを対象とした評価において、83.13%の全体修復成功率（RSR）を達成し、未知のCWEカテゴリやクロス言語設定においても高い汎用性と低コストなローカル実行性能を実証した。
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ChartWalker: Benchmarking the Cross-Chart RAG Task with Hierarchical Knowledge Graphs Ning Tang, Chenghan Xie, Hanyang Yuan, Yi Li, Renhong Huang, Qian Kou, Xiaofeng Shi, Hua Zhou, Jiarong Xu
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-22 ・ 複数のチャートを跨ぐ複雑な推論を可能にするための、階層型知識グラフ（Hierarchical KG）を用いたクロスチャートRAGフレームワーク「ChartWalker」と、その評価用ベンチマーク「ChartWalker-Bench」を提案する。既存のRAG手法では複雑な推論クエリに対して正解率が30%を下回るという課題に対し、知識グラフ上を反復的に探索するVLMベースのエージェント「ChartWalker Agent」を導入することで、静的なパイプラインを超える性能を実現している。
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Privacy-Preserving RAG via Multi-Agent Semantic Rewriting: Achieving Confidentiality Without Compromising Contextual Fidelity Yuanhe Zhao, Tianyu Zhang, Huafei Xing, Derek F. Wong, Jianbin Li, Tao Fang
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-23 ・ RAGにおけるプライバシー漏洩を防ぐため、3つの特化型エージェント（Pri-Extra, Sem-Extra, Reconstruction）を用いたマルチエージェント意味的書き換えフレームワークを提案する。本手法は、機密情報を削除しつつ文脈の忠実度を維持する非同期のオフライン前処理として機能し、LLaMA-3-8Bにおいて標的情報の露出を144件から1件へと劇的に削減し、既存手法（SAGE）を上回るBLEU-1スコア $0.122$ を達成した。
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Only Ask What You Don't Know: Grounded Delta Planning for Efficient Multi-step RAG Wei-Chieh Chou, Xuanjun Chen, Jian-Ren Lin, Claire Lin, Hung-yi Lee, Jyh-Shing Roger Jang
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-21 ・ 未知の情報差分（$\Delta$）のみを標的とする計画ベースのマルチステップRAGフレームワーク「Grounded Delta Planning RAG (GDP-RAG)」を提案する。事前検索によって得られた既知の知識と未知の情報の差分に対してのみサブクエリを生成することで、冗長な推論ステップを排除し、精度とコスト効率の両立を実現する。
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When Confidence Takes the Wrong Path: Diagnosing Retrieval-State Lock-In in RAG Sahib Julka
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新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-22 ・ RAGにおいて、リトリーバーが誤った情報を繰り返し提供することで回答の分散が消失し、従来の不確実性推定が機能不全に陥る「retrieval-state lock-in」現象を定義・診断する手法を提案している。回答（Answer）、証拠（Evidence）、検索状態（Retrieval-state）の3つのオブジェクトを分離して評価することで、回答が一致していても誤答である「silent error」を検知可能にする。
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Configurable Clinical Information Extraction with Agentic RAG: What Works, What Breaks, and Why Osman Alperen Çinar-Koraş, Marie Bauer, Sameh Khattab, Merlin Engelke, Moon Kim, Stephan Settelmeier, Shigeyasu Sugawara, Fabian Freisleben, Felix Nensa, Jens Kleesiek
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-17 ・ 複雑な患者記録から情報を抽出するため、メタデータの欠落や時間的推論の困難さを克服するオンプレミス型エージェントRAGパイプライン「ACIE (Agentic Clinical Information Extraction)」を提案。核医学専門医による7,326件の検証実験において、96.5%という高い受理率を達成し、臨床医の作業速度を約3倍向上させた。
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LegalGraphRAG: Multi-Agent Graph Retrieval-Augmented Generation for Reliable Legal Reasoning Zerui Chen, Qinggang Zhang, Zhishang Xiang, Zhimin Wei, Linfeng Gao, Xiao Huang, Zhihong Zhang, Jinsong Su
採択先: Volume 1
重要論文 キーワード一致 2 被引用 2 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-05-27 ・ LegalGraphRAGは、法学ドメインにおける知識の粒度の不一致と推論の不透明性を解決するため、階層的法学グラフ（HierarGraph）とマルチエージェントシステムを統合した新しいRAGフレームワークである。
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A Layered Security Framework Against Prompt Injection in RAG-Based Chatbots Gulshan Saleem, Nisar Ahmed, Muhammad Imran Zaman, Ali Hassan
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-17 ・ RAG（Retrieval-Augmented Generation）ベースのチャットボットにおけるプロンプトインジェクションに対し、モデル非依存の3層防御フレームワークを提案する。このフレームワークは、入力スクリーニング、権限制約付きコンテキスト構築、出力監査の各層が協調することで、攻撃成功率（ASR）を $71.4\%$ から $11.3\%$ へと大幅に低減させ、低レイテンシかつ低偽陽性率（FPR $4.8\%$）での運用を実現する。
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DC-RAG: a dual-channel retrieval-augmented generation framework for audit analysis. Chunyu Xing, Hang Meng
採択先: Scientific Reports
重要論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 6 本文(OA-PDF) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-05-01 ・ 監査結果公告の分析において、LLMのハルシネーションを抑制し、複雑な意味関係の推論精度を向上させるための「DC-RAG (Dual-Channel Retrieval-Augmented Generation)」フレームワークを提案する。本手法は、非構造化テキストから情報を抽出する「テキストチャネル」と、知識グラフ（KG）から構造化されたサブグラフを抽出する「知識グラフチャネル」の二系統の検索メカニズムを構築し、それらを統合・再ランキングすることで、監査ドメインにおける高度な意味理解と構造的推論を両立させる。
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HySemRAG: A Hybrid Semantic Retrieval-Augmented Generation Framework for Automated Literature Synthesis and Methodological Gap Analysis Alejandro Godinez
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 2 関連度 5 本文(ar5iv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2025-08-01 ・ HySemRAGは、ETLパイプラインとRAGを統合し、大規模な文献合成と手法的な研究ギャップの特定を自動化するハイブリッドなフレームワークである。セマンティック検索、キーワードフィルタリング、知識グラフ探索を組み合わせた多層的な検索アプローチと、エージェントによる反復的な自己修正、および事後的な引用検証メカニズムを備えている。
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CacheWeaver: Cache-Aware Evidence Ordering for Efficient Grounded RAG Inference Kaizhen Tan, Rong Gu, Mingyuan Li
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-18 ・ CacheWeaverは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）において、検索された証拠（evidence）の順序を最適化することで、vLLM等のサービングエンジンにおけるPrefix Cachingの効率を向上させる軽量なプロンプト層の手法である。直近の文書シーケンスを保持するPrefix Tree（Knowledge Tree）を構築し、Greedy Walkを用いて最も再利用可能な接頭辞を先頭に配置することで、回答品質を維持したままTime-to-First-Token (TTFT) の中央値を約20–33%削減する。
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Optimizing RAG Techniques for Automotive Industry PDF Chatbots: A Case Study with Locally Deployed Ollama Models Fei Liu, Zejun Kang, Xing Han
採択先: arXiv (Cornell University)
補充候補 キーワード一致 2 被引用 5 関連度 5 本文(ar5iv) 読む価値 3/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2024-08-12 ・ 自動車産業の生産現場におけるオフライン環境での利用を想定し、低スペックなローカル環境（Ollama）で動作するRAG（Retrieval-Augmented Generation）の最適化手法を提案する研究である。LangchainとLangGraphを活用し、マルチカラムレイアウトや技術仕様といった複雑なPDF構造に対応する、高度なPDF処理、検索、およびSelf-RAGエージェントの実装を行っている。
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When Does Streaming Tool Use Help? Characterizing Tool-Intent Stabilization in Streaming Retrieval-Augmented Generation Elroy Galbraith
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-18 ・ Streaming RAGにおいて、ユーザーの入力完了前にツールクエリを発行する有効性を、クエリの「tool-intent stabilization（ツール意図の安定化）」という概念を用いて定量化した研究である。CRAGベンチマークを用いた分析により、回答に必要な情報が得られる「充足性（sufficiency）」は、検索結果の順位が確定する「自己整合性（self-consistency）」よりも大幅に早期に安定することを示した。現実的な動作条件下では、全クエリの $73.9\%$ がツール遅延を隠蔽可能であり、特に正解文書が検索可能なサブセットでは $95.2\%$ という高い割合で遅延隠蔽が可能となる。
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A Systematic Literature Review of Retrieval-Augmented Generation: Techniques, Metrics, and Challenges Andrew Brown, Muhammad Roman, Barry Devereux
採択先: Big Data and Cognitive Computing
補充候補 キーワード一致 2 被引用 12 関連度 5 本文(ar5iv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2025-12-12 ・ 2020年から2025年5月までのRAG（Retrieval-Augmented Generation）に関する高引用論文128件を対象とした、PRISMA 2020フレームワークに基づく系統的文献レビュー。RAGのアーキテクチャ、データセット、評価指標、および課題を体系化し、今後の研究の優先方向を提示する。
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SproutRAG: Attention-Guided Tree Search with Progressive Embeddings for Long-Document RAG Amirhossein Abaskohi, Issam H. Laradji, Peter West, Giuseppe Carenini
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-16 ・ SproutRAGは、学習済みの文間アテンションを利用して文レベルのチャンクを階層的な二分木構造へとボトムアップに構成する、アテンション誘導型の階層的RAGフレームワークである。外部LLMによる要約やクラスタリングに依存せず、Progressive Embeddingと階層的ビームサーチを用いることで、追加のLLM呼び出しなしに細粒度から広範な粒度までの多粒度な検索を実現する。4つのベンチマークにおいて、最強のベースラインと比較して情報効率（IE）を平均で $6.1\%$ 向上させた。
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Vision-Guided Chunking Is All You Need: Enhancing RAG with Multimodal Document Understanding Vishesh Tripathi, Tanmay Odapally, Indraneel Das, Uday Allu, Biddwan Ahmed
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 6 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2025-06-19 ・ 従来のテキストベースのチャンキングが抱える、複雑な文書構造や複数ページにわたる表・図の断片化という課題に対し、大規模マルチモーダルモデル（LMM）を用いて視覚的文脈を保持しながらチャンクを生成する新しいマルチモーダル・ドキュメント・チャンキング手法を提案する。
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MODE-RAG: Manifold Outlier Diagnosis and Energy-based Retrieval-Augmented Generation Evaluation Zehang Wei, Jiaxin Dai, Jiamin Yan, Xiang Xiang
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-16 ・ マルチモーダルRAG（M-RAG）におけるハルシネーションや追従性（sycophancy）を解決するため、変分自由エネルギー（VFE）と内部アテンション状態（ATLAS）を用いて介入を動的に制御するマルチエージェントフレームワーク「MODE-RAG」を提案する。本手法は、高リスクなクエリに対してのみMCTSを用いた因果推論や専門エージェントによる修正を行うことで、過剰修正による精度低下（介入のパラドックス）を防ぎつつ、堅牢性を大幅に向上させる。
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Scaling Beyond Context: A Survey of Multimodal Retrieval-Augmented Generation for Document Understanding Sensen Gao, Shanshan Zhao, Xu Jiang, Lunhao Duan, Yong Xien Chng, Qing-Guo Chen, Weihua Luo, Kaifu Zhang, Jia-Wang Bian, Mingming Gong
採択先: 未取得
補充候補 キーワード一致 2 被引用 7 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2025-10-17 ・ 本論文は、テキスト、表、図、レイアウトが混在する視覚的に豊かな文書を理解するための「Multimodal RAG」に関する体系的なサーベイである。従来のOCRベースの手法や、コンテキスト制限（$128\text{K}$–$1\text{M}$トークン）を持つMLLMの限界を克服するため、ドメイン、検索モダリティ、粒度、およびハイブリッド拡張（グラフ・エージェント型）の観点から最新技術を分類・整理している。
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SCAR: Semantic Continuity-Aware Retrieval for Efficient Context Expansion in RAG Nathanaël Langlois
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-15 ・ RAGにおける固定長チャンク分割による「境界断片化問題」を解決するため、クエリとの関連度と隣接チャンク間の意味的連続性を考慮して適応的にコンテキストを拡張する、学習不要な検索時ポリシー「SCAR (Semantic Continuity-Aware Retrieval)」を提案する。
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Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG) Haoyu Han, Yu Wang, Harry Shomer, Kai Guo, Jiayuan Ding, Lei, Yongjia, Mahantesh Halappanavar, Ryan A. Rossi, Subhabrata Mukherjee, Xianfeng Tang, Qi He, Zhigang Hua, Bo Long, Tong Zhao, Neil Shah, Amin Javari, Yinglong Xia, Jiliang Tang
採択先: arXiv (Cornell University)
補充候補 キーワード一致 2 被引用 19 関連度 5 本文(OA-PDF) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2024-12-31 ・ 本論文は、グラフ構造の持つノード・エッジ間の関係性や異種混合な情報を活用して、従来のRAGでは困難だった複雑な推論を可能にする「GraphRAG」に関する包括的なサーベイである。著者らは、GraphRAGをQuery Processor、Retriever、Organizer、Generator、Data Sourceの5つのコンポーネントからなるフレームワークとして定義し、知識グラフから科学、社会、インフラ、表形式データに至るまで、多様なドメインにおける設計と課題を体系化した。
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Multi-Field Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Maritime Accident Root Cause Analysis Seongjin Kim, Sungil Kim
採択先: 未取得
新着論文 キーワード一致 2 被引用 0 関連度 5 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-11 ・ 海難事故の根本原因分析（RCA）を自動化するため、韓国海事安全審判所（KMST）の判決報告書を「Summary」「Causes」「Disposition」の3つのフィールドに構造化した「マルチフィールド・ハイブリッドRAG」フレームワークを提案する。BM25と$bge\text{-}m3$を用いたハイブリッド検索をReciprocal Rank Fusion (RRF) で統合し、専門家によるラベル不足をメタデータ駆動型のプロキシ評価で補完することで、LLM単体よりも高精度で根拠に基づいた構造化RCA生成を実現した。
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FT-RAG: A Fine-grained Retrieval-Augmented Generation Framework for Complex Table Reasoning Zebin Guo, Weidong Geng, Ruichen Mao
採択先: 未取得
キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-05-02 ・ FT-RAGは、構造化された表データにおける粒度の粗さと意味理解の不足を解決するための、セルレベルの細粒度なRetrieval-Augmented Generationフレームワークである。表を「cell groups」に分解してSATグラフ（Subject, Attribute, Temporal）を構築し、構造的近傍拡張とマルチモーダル融合を用いることで、複雑な複数表の推論を実現する。
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LAD-RAG: Layout-aware Dynamic RAG for Visually-Rich Document Understanding Zhivar Sourati, Zheng Wang, Liu, Marianne Menglin, Y. Hu, Guo, Mengqing, Bharadwaj, Sujeeth, Kyu Young Han, Tao Sheng, Ravi, Sujith, Morteza Dehghani, Dan Roth
採択先: arXiv (Cornell University)
キーワード一致 3 被引用 0 関連度 6 本文(OA-PDF) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG Evidence Retrieval
2025-10-08 ・ 視覚的に豊かな文書（VRD）において、レイアウト構造とページ間依存関係を保持する「記号的文書グラフ（symbolic document graph）」を構築し、LLMエージェントがニューラルおよび記号的インデックスを動的に使い分けることで、高い再現率と低レイテンシを両立したRAGフレームワークLAD-RAGを提案する。
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TechDocRAG: Relation-Preserving Retrieval-Augmented Generation (RAG) for Technical Documents Seungjoon Lee, Myung-Seok Choi
採択先: Applied Informatics
キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 アブストラクト 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-05-06 ・ 技術文書特有の構造（条項、表、図、手順など）を保持したまま検索を行う、TechDocRAGというフレームワークを提案する。従来のRAGが文書をフラットなチャンクに分割して関係性を破壊するのに対し、本手法は要素間の関係性を維持することで、正確な根拠追跡を可能にする。実験では、既存のベースラインと比較して大幅な精度向上を達成している。
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CQC-RAG: Robust Retrieval-Augmented Generation via Cross-Query Consistency Yanjia Sun, Sifan Liu, Jie Shao
採択先: 未取得
キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-11 ・ CQC-RAGは、意味的に等価だが構文が異なる複数のクエリ間での回答の信頼性の安定性を利用する「Cross-Query Consistency Hypothesis」に基づいた、堅牢な検索拡張生成（RAG）フレームワークである。クエリの書き換えとリランキングを通じて多様な推論コンテキストを構築し、回答の平均信頼性と分散に基づくペナルティを組み合わせたスコアリングにより、外部の教師データなしでノイズに起因するハルシネーションを効果的に除去する。
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X-MADAM-RAG: Diagnosing and Handling Chinese-English Evidence Conflict in Retrieval-Augmented Generation Yongqi Kang, Yu Fu, Yong Zhao
採択先: 未取得
キーワード一致 2 被引用 0 関連度 8 本文(arXiv) 読む価値 4/5
Retrieval-Augmented Generation RAG
2026-06-11 ・ 多言語RAGにおける中国語と英語の証拠衝突問題を診断するため、制御されたベンチマーク $X\text{-RAMDocs-ZHEN}$ と、解釈可能なパイプライン $X\text{-MADAM-RAG}$ を提案する。実験の結果、提案手法は制御された条件下で高い精度を達成するが、テンプレートの規則性を排除したストレス・テストでは、文書レベルの抽出が主要なボトルネックとなり性能が大幅に低下することが明らかになった。
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