AIC CTU@AVerImaTeC：双检索RAG用于图像文本事实核查
计算与语言
2026-02-18 v1
摘要
本文介绍了我们在AVerImaTeC共享任务中获得的第三名系统，该系统将去年的检索增强生成（RAG）管道与反向图像搜索（RIS）模块相结合。尽管方法简单，我们的系统通过GPT5.1通过OpenAI Batch API实现的平均每项事实核查仅需$0.013，性能却表现竞争。我们的系统也容易复现和调整，仅由三个解耦模块组成——基于相似性搜索的文本检索模块、基于API访问的RIS图像检索模块以及使用GPT5.1的生成模块——因此我们建议将其作为进一步实验的可访问起点。我们发布了其代码和提示，以及我们的向量存储库，以及关于方案运行成本和进一步改进方向的见解。
关键词
引用
@article{arxiv.2602.15190,
title = {AIC CTU@AVerImaTeC: dual-retriever RAG for image-text fact checking},
author = {Herbert Ullrich and Jan Drchal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.15190},
year = {2026}
}