論文の概要: Domain-Specific Data Generation Framework for RAG Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11217v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 09:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.305907
• Title: Domain-Specific Data Generation Framework for RAG Adaptation
• Title（参考訳）: RAG適応のためのドメイン特化データ生成フレームワーク
• Authors: Chris Xing Tian, Weihao Xie, Zhen Chen, Zhengyuan Yi, Hui Liu, Haoliang Li, Shiqi Wang, Siwei Ma,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデルの言語理解と推論能力と外部検索を組み合わせ、ドメイン基底応答を可能にする。 本稿では,様々なRAG適応手法に合わせて,ドメイン基底型質問応答コンテキスト(QAC)トリプルを生成するフレームワークであるRAGenを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.20906914537952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) combines the language understanding and reasoning power of large language models (LLMs) with external retrieval to enable domain-grounded responses. Effectively adapting RAG systems to domain-specific settings requires specialized, context-rich training data beyond general-purpose question-answering. Here, we propose RAGen, a scalable and modular framework for generating domain-grounded question-answer-context (QAC) triples tailored to diverse RAG adaptation approaches. RAGen produces these QAC triples by identifying key concepts in documents, generating diverse questions guided by Bloom's Taxonomy-inspired principles, and pairing them with precise answers extracted from relevant contexts. RAGen supports multiple RAG adaptation strategies, including the optimization of key components such as the LLM, retriever, and embedding model, etc. Its modular pipeline features semantic chunking, hierarchical concept extraction, and multi-chunk retrieval, along with the introduction of curated distractor contexts to promote robust reasoning. Designed for scalability, RAGen efficiently handles large and evolving document corpora without redundant processing, making it especially suitable for dynamic evolving domains such as scientific research and enterprise knowledge bases.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の言語理解と推論能力と外部検索を組み合わせ、ドメイン基底応答を可能にする。 RAGシステムをドメイン固有の設定に効果的に適用するには、汎用的な質問応答以上の、専門的でコンテキストに富んだトレーニングデータが必要である。 本稿ではRAGenを提案する。RAGenは、多種多様なRAG適応手法に合わせて、ドメイン基底型質問応答コンテキスト(QAC)を生成するスケーラブルでモジュール化されたフレームワークである。 RAGenは、文書のキーコンセプトを特定し、ブルームの分類学にインスパイアされた原則に導かれる多様な質問を生成し、関連する文脈から抽出された正確な回答と組み合わせることで、これらのQACトリプルを生成する。 RAGenは複数のRAG適応戦略をサポートしており、LLM、レトリバー、埋め込みモデルなどの重要なコンポーネントを最適化している。 モジュールパイプラインはセマンティックチャンキング、階層的概念抽出、マルチチャンク検索、堅牢な推論を促進するためのキュレートされたイントラクタコンテキストの導入を特徴としている。 スケーラビリティのために設計されたRAGenは、冗長な処理をすることなく、大規模で進化しているドキュメントコーパスを効率的に処理する。

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