論文の概要: Generalized Reinforcement Learning for Retriever-Specific Query Rewriter with Unstructured Real-World Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23242v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 04:55:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.029999
• Title: Generalized Reinforcement Learning for Retriever-Specific Query Rewriter with Unstructured Real-World Documents
• Title（参考訳）: 非構造化実世界文書を用いた検索クエリリライタの一般化強化学習
• Authors: Sungguk Cha, DongWook Kim, Taeseung Hahn, Mintae Kim, Youngsub Han, Byoung-Ki Jeon,
• Abstract要約: textbfRL-QRは、レトリバー固有のクエリ書き換えのための強化学習フレームワークである。 RL-QRは、特定のレトリバー用に調整されたクエリリライトを訓練し、さまざまなドメインにわたる検索性能を向上する。 以上の結果から, RL-QRがRAGシステムのクエリ最適化に革命をもたらす可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.200973008100858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems rely heavily on effective query formulation to unlock external knowledge, yet optimizing queries for diverse, unstructured real-world documents remains a challenge. We introduce \textbf{RL-QR}, a reinforcement learning framework for retriever-specific query rewriting that eliminates the need for human-annotated datasets and extends applicability to both text-only and multi-modal databases. By synthesizing scenario-question pairs and leveraging Generalized Reward Policy Optimization (GRPO), RL-QR trains query rewriters tailored to specific retrievers, enhancing retrieval performance across varied domains. Experiments on industrial in-house data demonstrate significant improvements, with $\text{RL-QR}_{\text{multi-modal}}$ achieving an 11\% relative gain in NDCG@3 for multi-modal RAG and $\text{RL-QR}_{\text{lexical}}$ yielding a 9\% gain for lexical retrievers. However, challenges persist with semantic and hybrid retrievers, where rewriters failed to improve performance, likely due to training misalignments. Our findings highlight RL-QR's potential to revolutionize query optimization for RAG systems, offering a scalable, annotation-free solution for real-world retrieval tasks, while identifying avenues for further refinement in semantic retrieval contexts.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部の知識を解放するために効果的なクエリの定式化に大きく依存しているが、多様な非構造化の現実世界の文書に対するクエリの最適化は依然として課題である。 我々は、検索者固有のクエリ書き換えのための強化学習フレームワークである \textbf{RL-QR} を紹介し、人間のアノテーション付きデータセットの必要性を排除し、テキストのみおよびマルチモーダルデータベースへの適用性を拡張する。 シナリオ-クエストペアの合成と汎用リワードポリシー最適化(GRPO)の活用により、RL-QRは特定のレトリバーに適したクエリリライトを訓練し、さまざまなドメインにわたる検索性能を向上させる。 インダストリアルインハウスデータに関する実験では、$\text{RL-QR}_{\text{multi-modal}}$がマルチモーダルRAGのNDCG@3で11倍、$\text{RL-QR}_{\text{lexical}}$が9倍に向上した。 しかし、課題はセマンティックリトリバーとハイブリッドリトリバーで続き、リフレクタは、おそらくトレーニングミスによるパフォーマンス向上に失敗した。 RL-QRがRAGシステムのクエリ最適化に革命をもたらす可能性を浮き彫りにし、実世界の検索タスクに対してスケーラブルでアノテーションのないソリューションを提供し、セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティックス(セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマン・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティックス)。

関連論文リスト

• LTRR: Learning To Rank Retrievers for LLMs [53.285436927963865]
  ルーティングベースのRAGシステムは、単一リトリバーベースのシステムよりも優れていることを示す。 パフォーマンス向上は、特にAnswer Correctness(AC)メトリックでトレーニングされたモデルで顕著である。 SIGIR 2025 LiveRAG チャレンジの一環として,提案システムを用いて提案手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-16T17:53:18Z)
• ImpRAG: Retrieval-Augmented Generation with Implicit Queries [49.510101132093396]
  ImpRAGは、検索と生成を統一モデルに統合するクエリフリーなRAGシステムである。 我々は、ImpRAGが、多様な形式を持つ未確認タスクの正確なマッチスコアを3.6-11.5改善したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T21:38:21Z)
• Process vs. Outcome Reward: Which is Better for Agentic RAG Reinforcement Learning [45.10424242207931]
  Retrieval-augmented Generation (RAG)は大規模言語モデル(LLM)のテキスト生成能力を向上する RAG-ProGuideは,クエリ生成,エビデンス抽出,回答生成のためのプロセスレベルの報酬を提供する高品質なデータセットである。 プロセスレベルのポリシー最適化により、提案フレームワークはLLMに対して、検索を自律的に実行し、クエリを生成し、関連する証拠を抽出し、最終的な回答を生成する権限を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T08:21:00Z)
• ReasonIR: Training Retrievers for Reasoning Tasks [139.54343970560103]
  ReasonIR-8Bは一般的な推論タスクのために特別に訓練された最初のレトリバーである。 新たに29.9 nDCG@10をリランカなしで、36.9 nDCG@10をリランカで達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T09:49:28Z)
• Lightweight and Direct Document Relevance Optimization for Generative Information Retrieval [49.669503570350166]
  生成情報検索(GenIR)は、文書識別子(ドシデント)生成タスクとして文書検索を定式化する有望なニューラル検索パラダイムである。 既存のGenIRモデルはトークンレベルのミスアライメントに悩まされており、次のトークンを予測するためにトレーニングされたモデルは、ドキュメントレベルの関連性を効果的にキャプチャできないことが多い。 本稿では,トークンレベルのドシデント生成と文書レベルのドシデンス推定をペアのランク付けによる直接最適化により整合するダイレクトドキュメントレバレンス最適化(DDRO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T15:27:37Z)
• OpenRAG: Optimizing RAG End-to-End via In-Context Retrieval Learning [13.181087031343619]
  本稿では,レトリバーを調整してコンテキスト内の関連性を捉えることで,エンドツーエンドに最適化されたRAGフレームワークであるOpenRAGを紹介する。 幅広いタスクにわたる実験により、OpenRAGは、レトリバーをエンドツーエンドにチューニングすることで、元のレトリバーよりも4.0%の一貫した改善をもたらすことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T13:04:05Z)
• LevelRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Multi-hop Logic Planning over Rewriting Augmented Searchers [24.01783076521377]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)における幻覚を緩和するための重要な方法である 既存のRAGメソッドは通常、検索範囲を広げるためにハイブリッド検索を使用しながら、ユーザ意図を明確にし、マルチホップロジックを管理するためにクエリ書き換えを使用する。 本稿では,複雑なクエリをアトミックなクエリに分解する高レベル検索手法を提案する。 高精度なキーワード検索にスパース検索の長所を利用するために,Lucene構文を用いて検索精度を向上させるスパース検索手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T12:09:16Z)
• Fast or Better? Balancing Accuracy and Cost in Retrieval-Augmented Generation with Flexible User Control [52.405085773954596]
  Retrieval-Augmented Generationは、大規模な言語モデル幻覚を緩和するための強力なアプローチとして登場した。 既存のRAGフレームワークは、しばしば無差別に検索を適用し、非効率な再検索につながる。 本稿では,精度・コストのトレードオフを動的に調整できる新しいユーザ制御可能なRAGフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:56:20Z)
• GenCRF: Generative Clustering and Reformulation Framework for Enhanced Intent-Driven Information Retrieval [20.807374287510623]
  我々は,多種多様な意図を適応的に捉えるための生成クラスタリング・改革フレームワークGenCRFを提案する。 我々はGenCRFが,nDCG@10で従来のクエリ修正SOTAを最大12%上回り,最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T05:59:32Z)
• Learning to Retrieve Iteratively for In-Context Learning [56.40100968649039]
  イテレーティブ検索は、ポリシー最適化によるイテレーティブな意思決定を可能にする、新しいフレームワークである。 テキスト内学習例を構成するための反復型検索器をインスタンス化し,様々な意味解析タスクに適用する。 ステートエンコーディングのためのパラメータを4M追加するだけで、オフザシェルフの高密度レトリバーをステートフル反復レトリバーに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T21:07:55Z)
• Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers [0.0]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) で文書のプライベートな知識基盤を注入し、生成的Q&A (Question-Answering) システムを構築するための一般的なアプローチである。 本稿では,Vector インデックスや Sparse インデックスなどのセマンティック検索手法をハイブリッドクエリ手法と組み合わせた 'Blended RAG' 手法を提案する。 本研究は,NQ や TREC-COVID などの IR (Information Retrieval) データセットの検索結果の改善と,新たなベンチマーク設定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T17:13:46Z)
• CRUD-RAG: A Comprehensive Chinese Benchmark for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models [49.16989035566899]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を高める技術である。 本稿では,大規模かつ包括的なベンチマークを構築し,様々なRAGアプリケーションシナリオにおけるRAGシステムのすべてのコンポーネントを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:25:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。