論文の概要: ClueAnchor: Clue-Anchored Knowledge Reasoning Exploration and Optimization for Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24388v1
• Date: Fri, 30 May 2025 09:18:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.874098
• Title: ClueAnchor: Clue-Anchored Knowledge Reasoning Exploration and Optimization for Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: ClueAnchor: Clue-Anchored Knowledge Reasoning Exploration and Optimization for Retrieval-Augmented Generation
• Authors: Hao Chen, Yukun Yan, Sen Mei, Wanxiang Che, Zhenghao Liu, Qi Shi, Xinze Li, Yuchun Fan, Pengcheng Huang, Qiushi Xiong, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: 我々は、検索拡張世代(RAG)を向上するための新しいフレームワークであるClueAnchorを提案する。 ClueAnchorは、検索したコンテンツからキーキーを抽出し、異なる知識構成に基づいて複数の推論パスを生成する。 実験の結果、ClueAnchorはRAG以前のベースラインよりも完全性や堅牢性に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.28147821286709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) augments Large Language Models (LLMs) with external knowledge to improve factuality. However, existing RAG systems frequently underutilize the retrieved documents, failing to extract and integrate the key clues needed to support faithful and interpretable reasoning, especially in cases where relevant evidence is implicit, scattered, or obscured by noise. To address this issue, we propose ClueAnchor, a novel framework for enhancing RAG via clue-anchored reasoning exploration and optimization. ClueAnchor extracts key clues from retrieved content and generates multiple reasoning paths based on different knowledge configurations, optimizing the model by selecting the most effective one through reward-based preference optimization. Experiments show that ClueAnchor significantly outperforms prior RAG baselines in reasoning completeness and robustness. Further analysis confirms its strong resilience to noisy or partially relevant retrieved content, as well as its capability to identify supporting evidence even in the absence of explicit clue supervision during inference.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、事実性を改善するために、外部知識で大規模言語モデル(LLM)を拡張する。 しかしながら、既存のRAGシステムでは、検索した文書をしばしば利用しておらず、特に関連する証拠が暗黙的、散らばっており、ノイズによって隠蔽されている場合において、忠実で解釈可能な推論を支援するために必要な重要な手がかりを抽出し、統合することができない。 この問題に対処するため,手掛かり付き推論探索と最適化によりRAGを強化する新しいフレームワークであるClueAnchorを提案する。 ClueAnchorは、検索したコンテンツからキーワードを抽出し、異なる知識構成に基づいて複数の推論パスを生成し、報酬ベースの選好最適化を通じて最も効果的なものを選択することでモデルを最適化する。 実験の結果、ClueAnchorはRAG以前のベースラインよりも完全性や堅牢性に優れていた。 さらなる分析により、ノイズや部分的に関連のある検索されたコンテンツに対する強いレジリエンスが確認されるとともに、推論中に明確な手がかりの監督がない場合でも、証拠を識別する能力も確認される。

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