論文の概要: RAGGED: Towards Informed Design of Scalable and Stable RAG Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09040v3
• Date: Wed, 16 Jul 2025 09:39:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:10.966442
• Title: RAGGED: Towards Informed Design of Scalable and Stable RAG Systems
• Title（参考訳）: RAGGED:スケーラブルで安定したRAGシステムのインフォームド設計に向けて
• Authors: Jennifer Hsia, Afreen Shaikh, Zhiruo Wang, Graham Neubig,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部知識を統合することで言語モデルを強化する。 RAGGEDは、RAGシステムを体系的に評価するためのフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.171355532527365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) enhances language models by integrating external knowledge, but its effectiveness is highly dependent on system configuration. Improper retrieval settings can degrade performance, making RAG less reliable than closed-book generation. In this work, we introduce RAGGED, a framework for systematically evaluating RAG systems across diverse retriever-reader configurations, retrieval depths, and datasets. Our analysis reveals that reader robustness to noise is the key determinant of RAG stability and scalability. Some readers benefit from increased retrieval depth, while others degrade due to their sensitivity to distracting content. Through large-scale experiments on open-domain, multi-hop, and specialized-domain datasets, we show that retrievers, rerankers, and prompts influence performance but do not fundamentally alter these reader-driven trends. By providing a principled framework and new metrics to assess RAG stability and scalability, RAGGED enables systematic evaluation of retrieval-augmented generation systems, guiding future research on optimizing retrieval depth and model robustness.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部知識を統合することで言語モデルを強化するが、その効果はシステム構成に大きく依存する。 不適切な検索設定は性能を低下させ、RAGはクローズドブック生成よりも信頼性が低い。 本稿では,多様なレトリバーリーダ構成,検索深度,データセットにまたがるRAGシステムの体系的評価を行うフレームワークであるRAGGEDを紹介する。 分析の結果,RAGの安定性とスケーラビリティの重要な決定要因は,ノイズに対するリーダの堅牢性であることがわかった。 一部の読者は検索深度の増加の恩恵を受けるが、他の読者はコンテンツに気を散らすことに敏感なため劣化する。 オープンドメイン、マルチホップ、特殊ドメインのデータセットに関する大規模な実験を通じて、検索者、リランカー、およびインフルエンサーがパフォーマンスに影響を与えるが、読者主導の傾向を根本的に変えることはないことを示す。 RAGGEDは、RAGの安定性とスケーラビリティを評価するための原則化されたフレームワークと新しいメトリクスを提供することにより、検索拡張生成システムの体系的評価を可能にし、検索深さの最適化とモデルロバスト性に関する将来の研究を導く。

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