論文の概要: ExpertRAG: Efficient RAG with Mixture of Experts -- Optimizing Context Retrieval for Adaptive LLM Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08744v1
• Date: Sun, 23 Mar 2025 17:26:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-20 06:33:25.771634
• Title: ExpertRAG: Efficient RAG with Mixture of Experts -- Optimizing Context Retrieval for Adaptive LLM Responses
• Title（参考訳）: ExpertRAG: 専門家の混在を伴う効率的なRAG -- 適応型LLM応答のコンテキスト検索を最適化する
• Authors: Esmail Gumaan,
• Abstract要約: ExpertRAGは、Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャとRetrieval Augmented Generation (RAG)を統合する新しい理論フレームワークである 本稿では,エキスパートルーティングと組み合わせた動的検索ゲーティング機構を提案し,モデルが外部知識ストアを選択的に参照したり,専門的な内部エキスパートに依存したりすることを可能にする。 本稿では,選択検索による計算コストの削減と,スパース専門家の利用によるキャパシティゲインの定量化を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: ExpertRAG is a novel theoretical framework that integrates Mixture-of-Experts (MoE) architectures with Retrieval Augmented Generation (RAG) to advance the efficiency and accuracy of knowledge-intensive language modeling. We propose a dynamic retrieval gating mechanism coupled with expert routing, enabling the model to selectively consult an external knowledge store or rely on specialized internal experts based on the query's needs. The paper lays out the theoretical foundations of ExpertRAG, including a probabilistic formulation that treats retrieval and expert selection as latent decisions, and mathematical justifications for its efficiency in both computation and knowledge utilization. We derive formulae to quantify the expected computational cost savings from selective retrieval and the capacity gains from sparse expert utilization. A comparative analysis positions ExpertRAG against standard RAG (with always-on retrieval) and pure MoE models (e.g., Switch Transformer, Mixtral) to highlight its unique balance between parametric knowledge and non-parametric retrieval. We also outline an experimental validation strategy, proposing benchmarks and evaluation protocols to test ExpertRAG's performance on factual recall, generalization, and inference efficiency. The proposed framework, although presented theoretically, is supported by insights from prior work in RAG and MoE, and is poised to provide more factual, efficient, and adaptive generation by leveraging the best of both paradigms. In summary, ExpertRAG contributes a new perspective on scaling and augmenting language models, backed by a thorough analysis and a roadmap for empirical validation.
• Abstract（参考訳）: ExpertRAGは、Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャとRetrieval Augmented Generation (RAG)を統合し、知識集約型言語モデリングの効率と精度を向上させる新しい理論フレームワークである。 本稿では,エキスパートルーティングと組み合わせた動的検索ゲーティング機構を提案する。これにより,モデルが外部知識ストアを選択的に参照したり,クエリのニーズに応じて専門的な内部エキスパートに頼ったりすることができる。 本稿では,探索と専門家の選択を潜在的な決定として扱う確率論的定式化や,計算と知識利用の両面での効率の数学的正当化など,ExpertRAGの理論的基礎を概説する。 本稿では,選択検索による計算コストの削減と,スパース専門家の利用によるキャパシティゲインの定量化を行う。 比較分析では、ExpertRAGが標準的なRAG(常にオンの検索)と純粋なMoEモデル(例えば、Switch Transformer、Mixtral)とを比較し、パラメトリック知識と非パラメトリック検索のユニークなバランスを強調する。 また,実験的な検証戦略を概説し,ベンチマークと評価プロトコルを提案して,現実的リコール,一般化,推論効率に関するExpertRAGの性能を検証した。 提案したフレームワークは理論的には提示されているが、RAGとMoEにおける先行研究の洞察に支えられ、両方のパラダイムの長所を生かしてより現実的で効率的で適応的な生成を提供する。 要約すると、ExpertRAGは、徹底的な分析と経験的検証のロードマップを背景として、言語モデルのスケーリングと拡張に関する新たな視点に貢献している。

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