論文の概要: AlignRAG: An Adaptable Framework for Resolving Misalignments in Retrieval-Aware Reasoning of RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14858v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 04:56:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 19:34:37.648804
• Title: AlignRAG: An Adaptable Framework for Resolving Misalignments in Retrieval-Aware Reasoning of RAG
• Title（参考訳）: AlignRAG - RAGの検索認識推論における誤りの解消のための適応可能なフレームワーク
• Authors: Jiaqi Wei, Hao Zhou, Xiang Zhang, Di Zhang, Zijie Qiu, Wei Wei, Jinzhe Li, Wanli Ouyang, Siqi Sun,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG) は知識基底テキスト生成の基礎パラダイムとして登場した。 既存のRAGパイプラインは、しばしば、推論軌跡が、検索されたコンテンツによって課される明らかな制約と一致しないことを保証するのに失敗する。 そこで我々は,反復的批判駆動アライメントステップによる推論ミスアライメントを緩和する新しいテストタイムフレームワークであるAlignRAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.28113271728859
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a foundational paradigm for knowledge-grounded text generation. However, existing RAG pipelines often fail to ensure that the reasoning trajectories align with the evidential constraints imposed by retrieved content. In this paper, we reframe RAG as a problem of retrieval-aware reasoning and identify a core challenge: reasoning misalignment-the mismatch between a model's reasoning trajectory and the retrieved evidence. To address this challenge, we propose AlignRAG, a novel test-time framework that mitigates reasoning misalignment through iterative Critique-Driven Alignment (CDA) steps. In contrast to prior approaches that rely on static training or post-hoc selection, AlignRAG actively refines reasoning trajectories during inference by enforcing fine-grained alignment with evidence. Our framework introduces a new paradigm for retrieval-aware reasoning by: (1) constructing context-rich training corpora; (2) generating contrastive critiques from preference-aware reasoning trajectories; (3) training a dedicated \textit{Critic Language Model (CLM)} to identify reasoning misalignments; and (4) applying CDA steps to optimize reasoning trajectories iteratively. Empirical results demonstrate that AlignRAG consistently outperforms all baselines and could integrate as a plug-and-play module into existing RAG pipelines without further changes. By reconceptualizing RAG as a structured reasoning trajectory and establishing the test-time framework for correcting reasoning misalignments in RAG, AlignRAG provides practical advancements for retrieval-aware generation.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は知識基底テキスト生成の基礎パラダイムとして登場した。 しかし、既存のRAGパイプラインは、しばしば、推論軌跡が検索されたコンテンツによって課される明らかな制約と一致しないことを保証するのに失敗する。 本稿では,RAGを検索対応推論の問題として再編成し,モデルの推論軌跡と得られた証拠とのミスマッチを推論する中心的課題を同定する。 この課題に対処するため、我々は、反復的批判駆動アライメント(CDA)ステップによる推論ミスアライメントを緩和する新しいテストタイムフレームワークであるAlignRAGを提案する。 静的トレーニングやポストホック選択に依存する従来のアプローチとは対照的に、AlignRAGは推論中の軌道の推論を、証拠ときめ細かいアライメントを強制することによって、積極的に洗練する。 本フレームワークでは,(1)文脈に富んだ学習コーパスを構築すること,(2)嗜好に敏感な推論トラジェクトリからコントラスト的な批評を生成すること,(3)推論の誤りを特定するために専用の \textit{Critic Language Model (CLM) をトレーニングすること,(4) 推論トラジェクトリを反復的に最適化するためのCDAステップを適用することによる検索意識推論の新しいパラダイムを導入している。 実証的な結果は、AlignRAGがすべてのベースラインを一貫して上回り、プラグイン・アンド・プレイモジュールとして既存のRAGパイプラインに統合できることを示している。 RAGを構造化推論軌道として再認識し、RAGにおける推論誤りを修正するテストタイムフレームワークを確立することにより、AlignRAGは、検索対応生成のための実用的な進歩を提供する。

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