CiteGuard-RAG: A Validation-Centered AI System for Evidence-Grounded Question Answering

• 类型：arxiv
• 标识：2609.15830
• 链接：http://arxiv.org/abs/2609.15830v1
• 主分类：rag
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：External evaluation shows that while citation validity remains strong, evidence utilization, span alignment, and refusal calibration become harder under domain shift, indicating that trustworthy RAG systems require explicit validation between retrieval and final answer delivery.
• OpenAlex ID：W7213298416
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2609.15830
• DOI：10.48550/arxiv.2609.15830
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2609.15830
• OpenAlex更新：2026-09-17
• 待LLM分类：否
• 标题中文：CiteGuard-RAG：一种以验证为中心的、基于证据的问答 AI 系统
• TLDR中文：外部评估显示，尽管引用有效性保持稳健，但在领域偏移下证据利用、片段对齐与拒答校准变得更加困难，表明可信的 RAG 系统需要在检索与最终答案交付之间进行显式验证。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-16-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [OpenAlex backfill]
• [S2 enrich]