論文の概要: Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15909v2
- Date: Thu, 24 Apr 2025 12:39:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.793245
- Title: Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review
- Title（参考訳）: RAGとReasoningの同期: システムレビュー
- Authors: Yunfan Gao, Yun Xiong, Yijie Zhong, Yuxi Bi, Ming Xue, Haofen Wang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、レトリーバル強化世代(RAG)を前例のないレベルまで押し上げている。
本稿では,RAGと推論の協調的相互作用を体系的に検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.842022673771147
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent breakthroughs in large language models (LLMs), particularly in reasoning capabilities, have propelled Retrieval-Augmented Generation (RAG) to unprecedented levels. By synergizing retrieval mechanisms with advanced reasoning, LLMs can now tackle increasingly complex problems. This paper presents a systematic review of the collaborative interplay between RAG and reasoning, clearly defining "reasoning" within the RAG context. It construct a comprehensive taxonomy encompassing multi-dimensional collaborative objectives, representative paradigms, and technical implementations, and analyze the bidirectional synergy methods. Additionally, we critically evaluate current limitations in RAG assessment, including the absence of intermediate supervision for multi-step reasoning and practical challenges related to cost-risk trade-offs. To bridge theory and practice, we provide practical guidelines tailored to diverse real-world applications. Finally, we identify promising research directions, such as graph-based knowledge integration, hybrid model collaboration, and RL-driven optimization. Overall, this work presents a theoretical framework and practical foundation to advance RAG systems in academia and industry, fostering the next generation of RAG solutions.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルー、特に推論能力は、レトリーバル拡張生成(RAG)を前例のないレベルまで推進している。
検索機構を高度な推論と相乗化することで、LLMはますます複雑な問題に取り組むことができる。
本稿では、RAGと推論の協調的相互作用を体系的に検討し、RAGコンテキスト内で「推論」を明確に定義する。
多次元協調目的、代表的パラダイム、技術的実装を含む包括的分類を構築し、双方向のシナジー手法を分析する。
さらに、多段階推論の中間的監督の欠如やコストリスクのトレードオフに関する実践的課題など、RAG評価における現在の限界を批判的に評価する。
理論と実践を橋渡しするために,現実世界の多様な応用に適した実践的ガイドラインを提供する。
最後に、グラフベースの知識統合、ハイブリッドモデル協調、RL駆動最適化など、有望な研究方向を特定する。
全体として、この研究は、学術・産業におけるRAGシステムを進化させるための理論的枠組みと実践的基盤を示し、次世代のRAGソリューションを育成する。
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