:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhou, Peiran, Zhu, Junnan, Shen, Yichen, Yu, Ruoxi
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2508.19357
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

AttnComp: Attention-Guided Adaptive Context Compression for Retrieval-Augmented Generation
von: Luo, Lvzhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EXIT: Context-Aware Extractive Compression for Enhancing Retrieval-Augmented Generation
von: Hwang, Taeho, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GraphRAG-Bench: Challenging Domain-Specific Reasoning for Evaluating Graph Retrieval-Augmented Generation
von: Xiao, Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BayesRAG: Probabilistic Mutual Evidence Corroboration for Multimodal Retrieval-Augmented Generation
von: Li, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Contrastive Decoding in Retrieval-Augmented Generation for Handling Noisy Contexts
von: Kim, Youna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging In-Context Learning and Retrieval-Augmented Generation for Automatic Question Generation in Educational Domains
von: Maity, Subhankar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mindscape-Aware Retrieval Augmented Generation for Improved Long Context Understanding
von: Li, Yuqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SARA: Selective and Adaptive Retrieval-augmented Generation with Context Compression
von: Jin, Yiqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parametric Retrieval Augmented Generation
von: Su, Weihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AdaComp: Extractive Context Compression with Adaptive Predictor for Retrieval-Augmented Large Language Models
von: Zhang, Qianchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Query Suggestion for Retrieval-Augmented Generation via Dynamic In-Context Learning
von: Spaeh, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Oreo: A Plug-in Context Reconstructor to Enhance Retrieval-Augmented Generation
von: Li, Sha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pursuing Best Industrial Practices for Retrieval-Augmented Generation in the Medical Domain
von: Li, Liz, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rowen: Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Hallucination Mitigation in LLMs
von: Ding, Hanxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RetrievalQA: Assessing Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Short-form Open-Domain Question Answering
von: Zhang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Retrieval-Augmented Feature Generation for Domain-Specific Classification
von: Zhang, Xinhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Influence Guided Context Selection for Effective Retrieval-Augmented Generation
von: Deng, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Windsock is Dancing: Adaptive Multimodal Retrieval-Augmented Generation
von: Zhao, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Retrieval Augmented Open-Domain Question-Answering with Vectorized Contexts
von: Chen, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SeRTS: Self-Rewarding Tree Search for Biomedical Retrieval-Augmented Generation
von: Hu, Minda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Uncertainty Ranking: Enhancing Retrieval-Augmented In-Context Learning for Long-Tail Knowledge in LLMs
von: Yu, Shuyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing RAG Efficiency with Adaptive Context Compression
von: Guo, Shuyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

In-Context Optimization for Retrieval-Augmented Generation: A Gradient-Descent Perspective
von: Li, Mingchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Familiarity-Aware Evidence Compression for Retrieval-Augmented Generation
von: Jung, Dongwon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inference Scaling for Long-Context Retrieval Augmented Generation
von: Yue, Zhenrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Detecting Overflow in Compressed Token Representations for Retrieval-Augmented Generation
von: Belikova, Julia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Accelerating Inference of Retrieval-Augmented Generation via Sparse Context Selection
von: Zhu, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DioR: Adaptive Cognitive Detection and Contextual Retrieval Optimization for Dynamic Retrieval-Augmented Generation
von: Guo, Hanghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training a Utility-based Retriever Through Shared Context Attribution for Retrieval-Augmented Language Models
von: Xu, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bailicai: A Domain-Optimized Retrieval-Augmented Generation Framework for Medical Applications
von: Long, Cui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Reality Check on Context Utilisation for Retrieval-Augmented Generation
von: Hagström, Lovisa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Emulating Retrieval Augmented Generation via Prompt Engineering for Enhanced Long Context Comprehension in LLMs
von: Park, Joon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DomainRAG: A Chinese Benchmark for Evaluating Domain-specific Retrieval-Augmented Generation
von: Wang, Shuting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UncertaintyRAG: Span-Level Uncertainty Enhanced Long-Context Modeling for Retrieval-Augmented Generation
von: Li, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey of Graph Retrieval-Augmented Generation for Customized Large Language Models
von: Zhang, Qinggang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Breaking the Static Graph: Context-Aware Traversal for Robust Retrieval-Augmented Generation
von: Lau, Kwun Hang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Dynamic Clustering-Based Document Compression for Retrieval-Augmented-Generation
von: Li, Weitao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Independent Passages: Adaptive Passage Combination Retrieval for Retrieval Augmented Open-Domain Question Answering
von: Ko, Ting-Wen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Cache-Augmented Generation (CAG) with Adaptive Contextual Compression for Scalable Knowledge Integration
von: Agrawal, Rishabh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation
von: Zhou, Huichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)