論文の概要: Retrieval-Augmented Generation with Estimation of Source Reliability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22954v5
• Date: Tue, 14 Oct 2025 02:43:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 14:23:56.670899
• Title: Retrieval-Augmented Generation with Estimation of Source Reliability
• Title（参考訳）: ソース信頼性を推定した検索拡張生成
• Authors: Jeongyeon Hwang, Junyoung Park, Hyejin Park, Dongwoo Kim, Sangdon Park, Jungseul Ok,
• Abstract要約: Reliability-Aware RAG (RA-RAG) は、ソースの信頼性を推定する新しいマルチソースRAGフレームワークである。 RA-RAGはまず、複数のソース間で情報をクロスチェックすることで、ソースの信頼性を推定する。 その後、上位$kappa$の信頼性と関連するソースからドキュメントを検索し、重み付けされた多数決投票(WMV)を使用して情報を集約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.70905685371307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) is an effective approach to enhance the factual accuracy of large language models (LLMs) by retrieving information from external databases, which are typically composed of diverse sources, to supplement the limited internal knowledge of LLMs. However, the standard RAG often risks retrieving incorrect information, as it relies solely on relevance between a query and a document, overlooking the heterogeneous reliability of these sources. To address this issue, we propose Reliability-Aware RAG (RA-RAG), a new multi-source RAG framework that estimates the reliability of sources and leverages this information to prioritize highly reliable and relevant documents, ensuring more robust and accurate response generation. Specifically, RA-RAG first estimates source reliability by cross-checking information across multiple sources. It then retrieves documents from the top-$\kappa$ reliable and relevant sources and aggregates their information using weighted majority voting (WMV), where the selective retrieval ensures scalability while not compromising the performance. Comprehensive experiments show that RA-RAG consistently outperforms baselines in scenarios with heterogeneous source reliability while scaling efficiently as the number of sources increases. Furthermore, we demonstrate the ability of RA-RAG to estimate real-world sources' reliability, highlighting its practical applicability. \jy{Our code and data are available at \href{https://github.com/ml-postech/RA-RAG}{RA-RAG}.}
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、LLMの限られた内部知識を補うために、様々なソースで構成された外部データベースから情報を取得することで、大規模言語モデル(LLM)の事実精度を高める効果的なアプローチである。 しかしながら、標準的なRAGは、クエリとドキュメントの関連性のみに依存して、これらのソースの不均一な信頼性を見越すため、誤った情報を取得するリスクがしばしばある。 この問題に対処するため、信頼性の高い関連文書を優先し、より堅牢で正確な応答生成を保証するために、ソースの信頼性を推定し、この情報を活用する新しいマルチソースRAGフレームワークであるReliability-Aware RAG(RA-RAG)を提案する。 具体的には、RA-RAGは複数のソース間で情報をクロスチェックすることで、ソースの信頼性を第一に見積もる。 次に、上位$\kappa$の信頼性と関連するソースからドキュメントを検索し、重み付けされた多数決投票(WMV)を使用して情報を集約する。 包括的実験により、RA-RAGはソース数の増加とともに効率よくスケーリングしながら、不均一なソース信頼性を持つシナリオにおいて、ベースラインを一貫して上回ることを示した。 さらに,RA-RAGが実世界の情報源の信頼性を推定し,その実用性を強調した。 \jy{Our code and data are available at \href{https://github.com/ml-postech/RA-RAG}{RA-RAG} ※

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