Fugu-MT 論文翻訳(概要): RAG-Gym: Systematic Optimization of Language Agents for Retrieval-Augmented Generation

論文の概要: RAG-Gym: Systematic Optimization of Language Agents for Retrieval-Augmented Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13957v2
Date: Sat, 31 May 2025 23:32:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.098008
Title: RAG-Gym: Systematic Optimization of Language Agents for Retrieval-Augmented Generation
Title（参考訳）: RAG-Gym:Retrieval-Augmented Generationのための言語エージェントの体系的最適化
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: 本稿では,(1)プロンプトエンジニアリング,(2)アクターチューニング,(3)批判的トレーニングという,3つの最適化次元を探求する総合的なプラットフォームであるRAG-Gymを紹介する。本稿では,リフレクション推論を取り入れた新しいエージェントであるRe$2$Searchを提案する。アクターチューニングにおいて,プロセスの監督をきめ細かい3つの人気のあるポストトレーニングアルゴリズムを評価し,直接選好最適化を最も効果的に評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.50113345998687
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) has shown great promise for knowledge-intensive tasks and recently advanced with agentic RAG, where language agents engage in multi-round interactions with external knowledge sources for adaptive information retrieval. However, existing agentic RAG methods often depend on ad-hoc prompt engineering and lack a unified optimization framework. We introduce RAG-Gym, a comprehensive platform that systematically explores three optimization dimensions: (1) prompt engineering, (2) actor tuning, and (3) critic training. For prompt engineering, we propose Re$^2$Search, a novel agent incorporating reasoning reflection that significantly outperforms standard prompts. In actor tuning, we evaluate three popular post-training algorithms with fine-grained process supervision and identify direct preference optimization as the most effective. We further demonstrate that a trained critic can enhance inference by selecting higher-quality intermediate reasoning steps. Together, these findings lead to the optimized Re$^2$Search++ agent, which surpasses most recent methods like Search-R1 by a relative increase of 3.2% to 11.6% in average F1. Finally, we examine the impact of different reward sources and analyze scaling properties in training and inference, offering practical insights for agentic RAG optimization. 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大いに期待でき、最近はエージェントRAG(エージェントRAG)によって進歩し、言語エージェントは、適応情報検索のために外部知識ソースとのマルチラウンドインタラクションに従事している。しかしながら、既存のエージェントRAGメソッドは、しばしばアドホックなプロンプトエンジニアリングに依存し、統一された最適化フレームワークが欠如している。本稿では,(1)プロンプトエンジニアリング,(2)アクターチューニング,(3)批判訓練という3つの最適化次元を体系的に探求する総合的なプラットフォームであるRAG-Gymを紹介する。本稿では,推論を取り入れた新しいエージェントRe$^2$Searchを提案する。アクターチューニングにおいて,プロセスの監督をきめ細かい3つの人気のあるポストトレーニングアルゴリズムを評価し,直接選好最適化を最も効果的に評価する。さらに、高品質な中間推論ステップを選択することで、訓練された批評家が推論を強化することを実証する。これらの発見と共に、最適化されたRe$^2$Search++エージェントが、検索-R1のような最近のメソッドを平均F1の3.2%から11.6%に上回った。最後に、異なる報酬源の影響を調査し、トレーニングや推論におけるスケーリング特性を分析し、エージェントRAG最適化のための実用的な洞察を提供する。プロジェクトのホームページはhttps://rag-gym.github.io.comで公開されている。

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