論文の概要: DAT: Dynamic Alpha Tuning for Hybrid Retrieval in Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23013v1
• Date: Sat, 29 Mar 2025 08:35:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:56.88982
• Title: DAT: Dynamic Alpha Tuning for Hybrid Retrieval in Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: DAT: ハイブリッド検索のための動的アルファチューニング
• Authors: Hsin-Ling Hsu, Jengnan Tzeng,
• Abstract要約: DAT(Dynamic Alpha Tuning)は,クエリ毎に密度の高い検索とBM25のバランスをとる,新しいハイブリッド検索フレームワークである。 固定重み付きハイブリッド検索法を様々な評価指標で一貫して上回る。 小さなモデルであっても、DATは高いパフォーマンスを提供し、その効率性と適応性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid retrieval techniques in Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems enhance information retrieval by combining dense and sparse (e.g., BM25-based) retrieval methods. However, existing approaches struggle with adaptability, as fixed weighting schemes fail to adjust to different queries. To address this, we propose DAT (Dynamic Alpha Tuning), a novel hybrid retrieval framework that dynamically balances dense retrieval and BM25 for each query. DAT leverages a large language model (LLM) to evaluate the effectiveness of the top-1 results from both retrieval methods, assigning an effectiveness score to each. It then calibrates the optimal weighting factor through effectiveness score normalization, ensuring a more adaptive and query-aware weighting between the two approaches. Empirical results show that DAT consistently significantly outperforms fixed-weighting hybrid retrieval methods across various evaluation metrics. Even on smaller models, DAT delivers strong performance, highlighting its efficiency and adaptability.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムにおけるハイブリッド検索技術は、密集とスパース(例えばBM25ベースの)検索手法を組み合わせて情報検索を強化する。 しかし、固定重み付けスキームは異なるクエリに適応できないため、既存のアプローチは適応性に苦慮している。 そこで我々はDAT(Dynamic Alpha Tuning)を提案する。DAT(Dynamic Alpha Tuning)は,クエリ毎に高密度検索とBM25を動的にバランスする,新しいハイブリッド検索フレームワークである。 DATは、大きな言語モデル(LLM)を利用して、両方の検索方法からトップ1結果の有効性を評価し、それぞれの有効性スコアを割り当てる。 次に、有効性スコアの正規化によって最適な重み付け係数を校正し、2つのアプローチ間のより適応的でクエリ対応の重み付けを保証する。 実験結果から, DAT は様々な評価指標において, 固定重み付きハイブリッド検索法よりも有意に優れていた。 小さなモデルであっても、DATは高いパフォーマンスを提供し、その効率性と適応性を強調します。

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