論文の概要: Search Wisely: Mitigating Sub-optimal Agentic Searches By Reducing Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17281v2
- Date: Thu, 09 Oct 2025 05:24:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-10 15:34:28.486247
- Title: Search Wisely: Mitigating Sub-optimal Agentic Searches By Reducing Uncertainty
- Title（参考訳）: Search Wisely:不確かさを減らして最適なエージェント検索を減らす
- Authors: Peilin Wu, Mian Zhang, Xinlu Zhang, Xinya Du, Zhiyu Zoey Chen,
- Abstract要約: エージェント検索型Augmented Generation (RAG) システムは,動的かつ多段階の推論と情報検索を可能にし,Large Language Models (LLM) を強化する。
これらのシステムは、オーバーサーチ(冗長な情報を取得する)やアンダーサーチ(必要な情報を取得するのに失敗する)のような準最適探索行動を示すことが多い。
この研究は、これらの振る舞いを公式に定義し、定量化し、複数のQAデータセットとエージェントRAGシステムにまたがるそれらの頻度を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.96443267949563
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems enhance Large Language Models (LLMs) by enabling dynamic, multi-step reasoning and information retrieval. However, these systems often exhibit sub-optimal search behaviors like over-search (retrieving redundant information) and under-search (failing to retrieve necessary information), which hinder efficiency and reliability. This work formally defines and quantifies these behaviors, revealing their prevalence across multiple QA datasets and agentic RAG systems (e.g., one model could have avoided searching in 27.7% of its search steps). Furthermore, we demonstrate a crucial link between these inefficiencies and the models' uncertainty regarding their own knowledge boundaries, where response accuracy correlates with model's uncertainty in its search decisions. To address this, we propose $\beta$-GRPO, a reinforcement learning-based training method that incorporates confidence threshold to reward high-certainty search decisions. Experiments on seven QA benchmarks show that $\beta$-GRPO enable a 3B model with better agentic RAG ability, outperforming other strong baselines with a 4% higher average exact match score.
- Abstract（参考訳）: エージェント検索型Augmented Generation (RAG) システムは,動的かつ多段階の推論と情報検索を可能にし,Large Language Models (LLM) を強化する。
しかし、これらのシステムは、過剰検索(冗長な情報を取得する)やアンダーサーチ(必要な情報を取得するのに失敗)のような準最適探索行動を示すことが多く、効率と信頼性を損なう。
この研究は、これらの振る舞いを公式に定義し、定量化し、複数のQAデータセットとエージェントRAGシステムにまたがる頻度を明らかにする(例えば、あるモデルは探索ステップの27.7%で探索を避けたかもしれない)。
さらに,これらの非効率性とモデルの知識境界に関する不確実性との間には,応答精度がモデルの不確実性と関連していることを示す。
これを解決するために,信頼性閾値を組み込んだ強化学習に基づくトレーニング手法である$\beta$-GRPOを提案する。
7つのQAベンチマークでの実験では、$\beta$-GRPOはエージェントRAG能力を向上した3Bモデルを可能にし、平均一致スコアが4%高い他の強いベースラインを上回っている。
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