論文の概要: RAG in the Wild: On the (In)effectiveness of LLMs with Mixture-of-Knowledge Retrieval Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20059v1
• Date: Sat, 26 Jul 2025 20:57:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:56.782332
• Title: RAG in the Wild: On the (In)effectiveness of LLMs with Mixture-of-Knowledge Retrieval Augmentation
• Title（参考訳）: RAG in the Wild: On (In) Effectiveness of LLMs with Mixture-of-Knowledge Retrieval Augmentation
• Authors: Ran Xu, Yuchen Zhuang, Yue Yu, Haoyu Wang, Wenqi Shi, Carl Yang,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、推論時に取得した外部知識を統合することにより、大規模言語モデル(LLM)を強化する。 我々は,知識の混合を伴う大規模データストアであるMassiveDSを用いてRAGシステムを評価し,限界点を特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.679455112940175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) enhances large language models (LLMs) by integrating external knowledge retrieved at inference time. While RAG demonstrates strong performance on benchmarks largely derived from general-domain corpora like Wikipedia, its effectiveness under realistic, diverse retrieval scenarios remains underexplored. We evaluated RAG systems using MassiveDS, a large-scale datastore with mixture of knowledge, and identified critical limitations: retrieval mainly benefits smaller models, rerankers add minimal value, and no single retrieval source consistently excels. Moreover, current LLMs struggle to route queries across heterogeneous knowledge sources. These findings highlight the need for adaptive retrieval strategies before deploying RAG in real-world settings. Our code and data can be found at https://github.com/ritaranx/RAG_in_the_Wild.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、推論時に取得した外部知識を統合することにより、大規模言語モデル(LLM)を強化する。 RAGはWikipediaのような汎用ドメインコーパスから大きく派生したベンチマークで高いパフォーマンスを示しているが、現実的で多様な検索シナリオの下での有効性はいまだ探索されていない。 我々は、知識の混合を伴う大規模データストアであるMassiveDSを用いてRAGシステムを評価し、重要な制約を特定した。 さらに、現在のLLMは、不均一な知識ソースをまたいだクエリのルーティングに苦労している。 これらの結果は,実環境にRAGを配置する前に適応的検索戦略の必要性を浮き彫りにした。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/ritaranx/RAG_in_the_Wild.orgで参照できます。

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