論文の概要: MacRAG: Compress, Slice, and Scale-up for Multi-Scale Adaptive Context RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06569v2
• Date: Tue, 20 May 2025 20:24:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.603547
• Title: MacRAG: Compress, Slice, and Scale-up for Multi-Scale Adaptive Context RAG
• Title（参考訳）: MacRAG: マルチスケール適応コンテキストRAGのための圧縮、スライス、スケールアップ
• Authors: Woosang Lim, Zekun Li, Gyuwan Kim, Sungyoung Ji, HyeonJung Kim, Kyuri Choi, Jin Hyuk Lim, Kyungpyo Park, William Yang Wang,
• Abstract要約: マルチスケール適応コンテキストRAG(英: Multi-scale Adaptive Context RAG)は、文書を粗い粒度に圧縮して分割する階層的なRAGフレームワークである。 MacRAGは効率的なクエリ固有長コンテキストを構築し、精度とカバレッジの両方を最適化する。 本研究は,MacRAGを実世界の長文マルチホップ推論のための効率的でスケーラブルなソリューションとして確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.319085406042966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-context large language models (LC LLMs) combined with retrieval-augmented generation (RAG) hold strong potential for complex multi-hop and large-document tasks. However, existing RAG systems often suffer from imprecise retrieval, incomplete context coverage under constrained windows, and fragmented information from suboptimal context construction. We introduce Multi-scale Adaptive Context RAG (MacRAG), a hierarchical RAG framework that compresses and partitions documents into coarse-to-fine granularities, then adaptively merges relevant contexts through real-time chunk- and document-level expansions. By initiating with finest-level retrieval and progressively incorporating broader, higher-level context, MacRAG constructs effective query-specific long contexts, optimizing both precision and coverage. Evaluations on challenging LongBench expansions of HotpotQA, 2WikiMultihopQA, and Musique confirm MacRAG consistently surpasses baseline RAG pipelines in single- and multi-step generation using Llama-3.1-8B, Gemini-1.5-pro, and GPT-4o. Our results establish MacRAG as an efficient, scalable solution for real-world long-context, multi-hop reasoning. Our code is available at https://github.com/Leezekun/MacRAG.
• Abstract（参考訳）: 長文大言語モデル (LC LLM) と検索拡張世代 (RAG) が組み合わさって、複雑なマルチホップや大規模ドキュメントタスクに強い可能性を秘めている。 しかしながら、既存のRAGシステムは、不正確な検索、制約のあるウィンドウ下での不完全なコンテキストカバレッジ、最適でないコンテキスト構成からの断片化された情報に悩まされることが多い。 階層的なRAGフレームワークであるMulti-scale Adaptive Context RAG (MacRAG)を導入し,文書を粗粒度に圧縮,分割し,関連するコンテキストをリアルタイムチャンクおよび文書レベルの拡張を通じて適応的にマージする。 より詳細な検索を開始し、より広範で高レベルなコンテキストを徐々に取り入れることで、MacRAGは効率的なクエリ固有長コンテキストを構築し、精度とカバレッジの両方を最適化する。 HotpotQA、2WikiMultihopQA、MusiqueのLongBench拡張に対する評価では、MacRAGはLlama-3.1-8B、Gemini-1.5-pro、GPT-4oを使用して、単一および複数ステップでベースラインRAGパイプラインを一貫して上回っている。 本研究は,MacRAGを実世界の長文マルチホップ推論のための効率的でスケーラブルなソリューションとして確立した。 私たちのコードはhttps://github.com/Leezekun/MacRAG.comで公開されています。

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