論文の概要: Retrieval Feedback Memory Enhancement Large Model Retrieval Generation Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17862v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 10:13:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.724821
• Title: Retrieval Feedback Memory Enhancement Large Model Retrieval Generation Method
• Title（参考訳）: 検索フィードバックメモリ強化大モデル検索生成法
• Authors: Leqian Li, Dianxi Shi, Jialu Zhou, Xinyu Wei, Mingyue Yang, Songchang Jin, Shaowu Yang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、制約付きパラメトリック知識や高いリトレーニングコストといった固有の制約に直面します。 検索フィードバックとメモリ検索拡張生成(RFM-RAG)を提案する。 RFM-RAGは, 動的エビデンスプールを構築することにより, 従来手法のステートレス検索をステートフルな継続的知識管理に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.654167904580838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities across diverse tasks, yet they face inherent limitations such as constrained parametric knowledge and high retraining costs. Retrieval-Augmented Generation (RAG) augments the generation process by retrieving externally stored knowledge absent from the models internal parameters. However, RAG methods face challenges such as information loss and redundant retrievals during multi-round queries, accompanying the difficulties in precisely characterizing knowledge gaps for complex tasks. To address these problems, we propose Retrieval Feedback and Memory Retrieval Augmented Generation(RFM-RAG), which transforms the stateless retrieval of previous methods into stateful continuous knowledge management by constructing a dynamic evidence pool. Specifically, our method generates refined queries describing the models knowledge gaps using relational triples from questions and evidence from the dynamic evidence pool; Retrieves critical external knowledge to iteratively update this evidence pool; Employs a R-Feedback Model to evaluate evidence completeness until convergence. Compared to traditional RAG methods, our approach enables persistent storage of retrieved passages and effectively distills key information from passages to construct clearly new queries. Experiments on three public QA benchmarks demonstrate that RFM-RAG outperforms previous methods and improves overall system accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な能力を示しているが、制約付きパラメトリック知識や高い再訓練コストといった固有の制限に直面している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、モデルの内部パラメータが存在しない外部に格納された知識を取得することで、生成プロセスを強化する。 しかし、RAG法は、複雑なタスクの知識ギャップを正確に特徴づけることの難しさを伴って、多ラウンドクエリにおける情報損失や冗長な検索といった課題に直面している。 これらの問題に対処するため、動的エビデンスプールを構築することにより、従来の手法のステートレス検索をステートフルな継続的知識管理に変換するRetrieval Feedback and Memory Retrieval Augmented Generation (RFM-RAG)を提案する。 具体的には、動的エビデンスプールからの質問や証拠からリレーショナルトリプルを用いたモデル知識ギャップを記述した洗練されたクエリを生成し、このエビデンスプールを反復的に更新するために重要な外部知識を検索し、R-Feedbackモデルを用いて、収束までのエビデンス完全性を評価する。 従来のRAG法と比較して,提案手法は検索したパスを永続的に保存し,パスからキー情報を効果的に蒸留し,明確な新しいクエリを構築する。 3つの公開QAベンチマークの実験では、RFM-RAGは従来の手法より優れ、システム全体の精度が向上している。

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