論文の概要: RAG-Gym: Optimizing Reasoning and Search Agents with Process Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13957v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 18:56:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:01:29.386683
• Title: RAG-Gym: Optimizing Reasoning and Search Agents with Process Supervision
• Title（参考訳）: RAG-Gym:プロセススーパービジョンによる推論と検索エージェントの最適化
• Authors: Guangzhi Xiong, Qiao Jin, Xiao Wang, Yin Fang, Haolin Liu, Yifan Yang, Fangyuan Chen, Zhixing Song, Dengyu Wang, Minjia Zhang, Zhiyong Lu, Aidong Zhang,
• Abstract要約: RAG-Gymは、情報検索エージェントを、各検索ステップにおけるきめ細かいプロセス管理によって強化する統合最適化フレームワークである。 また、RAG-Gymフレームワーク内での応答推論と検索クエリ生成を相乗化する新しいエージェントアーキテクチャであるReSearchを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.50113345998687
• License:
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) has shown great potential for knowledge-intensive tasks, but its traditional architectures rely on static retrieval, limiting their effectiveness for complex questions that require sequential information-seeking. While agentic reasoning and search offer a more adaptive approach, most existing methods depend heavily on prompt engineering. In this work, we introduce RAG-Gym, a unified optimization framework that enhances information-seeking agents through fine-grained process supervision at each search step. We also propose ReSearch, a novel agent architecture that synergizes answer reasoning and search query generation within the RAG-Gym framework. Experiments on four challenging datasets show that RAG-Gym improves performance by up to 25.6\% across various agent architectures, with ReSearch consistently outperforming existing baselines. Further analysis highlights the effectiveness of advanced LLMs as process reward judges and the transferability of trained reward models as verifiers for different LLMs. Additionally, we examine the scaling properties of training and inference in agentic RAG. The project homepage is available at https://rag-gym.github.io/.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、知識集約的なタスクには大きな可能性を示しているが、従来のアーキテクチャは静的検索に依存しており、シーケンシャルな情報探索を必要とする複雑な質問に対する有効性を制限している。 エージェント推論と探索はより適応的なアプローチを提供するが、既存のほとんどの手法はプロンプトエンジニアリングに大きく依存している。 本稿では,情報探索エージェントを各検索ステップの細粒度プロセスの監視により拡張する統一最適化フレームワークであるRAG-Gymを紹介する。 また、RAG-Gymフレームワーク内での応答推論と検索クエリ生成を相乗化する新しいエージェントアーキテクチャであるReSearchを提案する。 4つの挑戦的なデータセットの実験によると、RAG-Gymはさまざまなエージェントアーキテクチャで最大25.6\%パフォーマンスを改善し、ReSearchは既存のベースラインを一貫して上回っている。 さらなる分析では、プロセス報酬審査員としての高度なLLMの有効性と、異なるLLMの検証者としての訓練された報酬モデルの伝達性を強調している。 さらに,エージェントRAGにおけるトレーニングと推論のスケーリング特性について検討した。 プロジェクトのホームページはhttps://rag-gym.github.io/で公開されている。

関連論文リスト

• HawkBench: Investigating Resilience of RAG Methods on Stratified Information-Seeking Tasks [50.871243190126826]
  HawkBenchは、RAGのパフォーマンスを厳格に評価するために設計された、人間ラベル付きマルチドメインベンチマークである。 情報探索行動に基づくタスクの階層化により、HawkBenchはRAGシステムが多様なユーザニーズにどのように適応するかを体系的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T06:33:39Z)
• Chain-of-Retrieval Augmented Generation [72.06205327186069]
  本稿では,o1-like RAGモデルを学習し,最終回答を生成する前に段階的に関連情報を抽出・推論する手法を提案する。 提案手法であるCoRAGは,進化状態に基づいて動的にクエリを再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T09:12:52Z)
• Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG [0.8463972278020965]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間のようなテキスト生成や自然言語理解を可能にすることによって、人工知能(AI)に革命をもたらした。 Retrieval Augmented Generation (RAG) がソリューションとして登場し、リアルタイムデータ検索を統合して文脈に関連のある応答を提供することでLLMを強化している。 Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、自律的なAIエージェントをRAGパイプラインに埋め込むことによって、これらの制限を超越する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T20:40:25Z)
• Unanswerability Evaluation for Retrieval Augmented Generation [74.3022365715597]
  UAEval4RAGは、RAGシステムが解答不能なクエリを効果的に処理できるかどうかを評価するために設計されたフレームワークである。 我々は、6つの未解決カテゴリを持つ分類を定義し、UAEval4RAGは、多様で挑戦的なクエリを自動的に合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T19:11:55Z)
• Learning to Rank for Multiple Retrieval-Augmented Models through Iterative Utility Maximization [21.115495457454365]
  本稿では,複数検索拡張世代(RAG)エージェントを対象とした統合検索エンジンの設計について検討する。 本稿では,これらのRAGエージェントの検索結果を検索エンジンが生成し,オフラインで検索した文書の品質に関するフィードバックを収集する反復的手法を提案する。 我々は、このアプローチをオンライン環境に適応させ、リアルタイムな個別エージェントのフィードバックに基づいて、検索エンジンがその振る舞いを洗練できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T17:53:50Z)
• MemoRAG: Moving towards Next-Gen RAG Via Memory-Inspired Knowledge Discovery [24.38640001674072]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索ツールを利用して外部データベースにアクセスする。 既存のRAGシステムは主に簡単な質問応答タスクに有効である。 本稿では,MemoRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T13:20:31Z)
• Unified Active Retrieval for Retrieval Augmented Generation [69.63003043712696]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)では、検索は必ずしも役に立たない。 既存のアクティブ検索手法は2つの課題に直面している。 彼らは通常、様々な種類の命令を扱うのに苦労する単一の基準に頼っている。 それらは特殊で高度に区別された手順に依存しており、それらを組み合わせることでRAGシステムはより複雑になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T12:09:02Z)
• RAGGED: Towards Informed Design of Retrieval Augmented Generation Systems [51.171355532527365]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は言語モデル(LM)の性能を大幅に向上させる RAGGEDは、様々な文書ベースの質問応答タスクにわたるRAG構成を分析するためのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T02:26:31Z)
• Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey [38.50754568320154]
  このような課題に対処するためのパラダイムとして,レトリーバル拡張生成(RAG)が登場している。 RAGは情報検索プロセスを導入し、利用可能なデータストアから関連オブジェクトを検索することで生成プロセスを強化する。 本稿では,RAG手法をAIGCシナリオに統合する既存の取り組みを概観的にレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T18:59:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。