論文の概要: Guided Decoding and Its Critical Role in Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06631v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 12:51:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.133361
• Title: Guided Decoding and Its Critical Role in Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 検索生成におけるガイドデコードとその重要な役割
• Authors: Özgür Uğur, Musa Yılmaz, Esra Şavirdi, Özay Ezerceli, Mahmut El Huseyni, Selva Taş, Reyhan Bayraktar,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムにおける重要な課題は、幻覚を最小化しながら出力が期待されるフォーマットと一致することを保証することである。 本研究では, RAGシステムにおける誘導復号化の役割について, Outlines, XGrammar, LM Format Enforcerの3つの手法を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) into various applications has driven the need for structured and reliable responses. A key challenge in Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems is ensuring that outputs align with expected formats while minimizing hallucinations. This study examines the role of guided decoding in RAG systems, comparing three methods, Outlines, XGrammar, and LM Format Enforcer, across different multi-turn prompting setups (0-turn, 1-turn, and 2-turn). By evaluating success rates, hallucination rates, and output quality, we provide insights into their performance and applicability. Our findings reveal how multi-turn interactions influence guided decoding, uncovering unexpected performance variations that can inform method selection for specific use cases. This work advances the understanding of structured output generation in RAG systems, offering both theoretical insights and practical guidance for LLM deployment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を様々なアプリケーションに統合することで、構造化された信頼性の高い応答の必要性が高まっている。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムにおける重要な課題は、幻覚を最小化しながら出力が期待されるフォーマットと一致することを保証することである。 本研究では, RAGシステムにおける誘導復号化の役割について, Outlines, XGrammar, LM Format Enforcerの3つの手法を比較し, 異なるマルチターンプロンプトセットアップ(0ターン, 1ターン, 2ターン)を比較した。 成功率、幻覚率、出力品質を評価することで、パフォーマンスと適用性に関する洞察を提供する。 そこで本研究では,マルチターンインタラクションが,特定のユースケースに対してメソッド選択を通知する,予期せぬ性能変化を明らかにすることによって,復号化にどのように影響するかを明らかにした。 この研究は、RAGシステムにおける構造化出力生成の理解を深め、理論的な洞察とLLM展開のための実践的なガイダンスを提供する。

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