論文の概要: Revisiting RAG Ensemble: A Theoretical and Mechanistic Analysis of Multi-RAG System Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13828v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 13:38:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.939198
• Title: Revisiting RAG Ensemble: A Theoretical and Mechanistic Analysis of Multi-RAG System Collaboration
• Title（参考訳）: RAGアンサンブルの再検討:マルチRAGシステムコラボレーションの理論的・機械的解析
• Authors: Yifei Chen, Guanting Dong, Yutao Zhu, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: 理論的および機械学的解析の観点からRAGアンサンブルフレームワークを解析した。 機構解析に関しては,パイプラインレベルとモジュールレベルの両方からRAGアンサンブルフレームワークを調査した。 実験の結果、複数のRAGシステムを集約することは、パイプラインレベルであれモジュールレベルであれ、一般化可能かつ堅牢であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.08723126203961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology has been widely applied in recent years. However, despite the emergence of various RAG frameworks, a single RAG framework still cannot adapt well to a broad range of downstream tasks. Therefore, how to leverage the advantages of multiple RAG systems has become an area worth exploring. To address this issue, we have conducted a comprehensive and systematic investigation into ensemble methods based on RAG systems. Specifically, we have analyzed the RAG ensemble framework from both theoretical and mechanistic analysis perspectives. From the theoretical analysis, we provide the first explanation of the RAG ensemble framework from the perspective of information entropy. In terms of mechanism analysis, we have explored the RAG ensemble framework from both the pipeline and module levels. We carefully select four different pipelines (Branching, Iterative, Loop, and Agentic) and three different modules (Generator, Retriever, and Reranker) to solve seven different research questions. The experiments show that aggregating multiple RAG systems is both generalizable and robust, whether at the pipeline level or the module level. Our work lays the foundation for similar research on the multi-RAG system ensemble.
• Abstract（参考訳）: 近年,RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術が広く採用されている。 しかしながら、様々なRAGフレームワークの出現にもかかわらず、単一のRAGフレームワークは、幅広い下流タスクに適応できない。 したがって、複数のRAGシステムの利点をいかに活用するかは、探究する価値のある領域となっている。 この問題に対処するため,RAGシステムに基づくアンサンブル手法の包括的,体系的な検討を行った。 具体的には,RAGアンサンブルフレームワークを理論的および機械的解析の観点から分析した。 理論的解析から,情報エントロピーの観点からRAGアンサンブルの枠組みを初めて解説する。 機構解析に関しては,パイプラインレベルとモジュールレベルの両方からRAGアンサンブルフレームワークを調査した。 我々は、7つの異なる研究課題を解決するために、4つの異なるパイプライン(ブランチ、反復、ループ、エージェント)と3つの異なるモジュール(ジェネレータ、リトリバー、リランカ)を慎重に選択する。 実験の結果、複数のRAGシステムを集約することは、パイプラインレベルであれモジュールレベルであれ、一般化可能かつ堅牢であることがわかった。 我々の研究は、マルチRAGシステムアンサンブルに関する同様の研究の基礎を築いた。

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