論文の概要: RMIT-ADM+S at the SIGIR 2025 LiveRAG Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14516v1
• Date: Tue, 17 Jun 2025 13:41:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.489635
• Title: RMIT-ADM+S at the SIGIR 2025 LiveRAG Challenge
• Title（参考訳）: RMIT-ADM+S : SIGIR 2025 LiveRAG Challenge
• Authors: Kun Ran, Shuoqi Sun, Khoi Nguyen Dinh Anh, Damiano Spina, Oleg Zendel,
• Abstract要約: 本稿では,SIGIR 2025 LiveRAG ChallengeにおけるRMIT--ADM+S参加について述べる。 我々のGAG(Generation-Retrieval-Augmented Generation)アプローチは、元の質問とともに、検索フェーズで使用される仮説的な回答を生成することに依存しています。 システムアーキテクチャと設計選択の背後にある根拠について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.364909807482374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents the RMIT--ADM+S participation in the SIGIR 2025 LiveRAG Challenge. Our Generation-Retrieval-Augmented Generation (GRAG) approach relies on generating a hypothetical answer that is used in the retrieval phase, alongside the original question. GRAG also incorporates a pointwise large language model (LLM)-based re-ranking step prior to final answer generation. We describe the system architecture and the rationale behind our design choices. In particular, a systematic evaluation using the Grid of Points (GoP) framework and N-way ANOVA enabled comparison across multiple configurations, including query variant generation, question decomposition, rank fusion strategies, and prompting techniques for answer generation. Our system achieved a Relevance score of 1.199 and a Faithfulness score of 0.477 on the private leaderboard, placing among the top four finalists in the LiveRAG 2025 Challenge.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SIGIR 2025 LiveRAG ChallengeにおけるRMIT--ADM+S参加について述べる。 我々のGAG(Generation-Retrieval-Augmented Generation)アプローチは、元の質問とともに、検索フェーズで使用される仮説的な回答を生成することに依存します。 GRAGはまた、最終回答生成の前に、ポイントワイドな大きな言語モデル(LLM)ベースの再ランクステップも組み込んでいる。 システムアーキテクチャと設計選択の背後にある根拠について説明する。 特に,Grid of Points (GoP) フレームワークと N-way ANOVA を用いた体系的評価により,クエリ変量生成,質問分解,ランク融合戦略,回答生成の促進など,複数の構成の比較が可能となった。 このシステムは,リバレンススコア1.199,フェイスフルネススコア0.477を獲得し,LiveRAG 2025 Challengeでトップ4のファイナリストにランクインした。

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