論文の概要: RAGSmith: A Framework for Finding the Optimal Composition of Retrieval-Augmented Generation Methods Across Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01386v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 09:36:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.202444
• Title: RAGSmith: A Framework for Finding the Optimal Composition of Retrieval-Augmented Generation Methods Across Datasets
• Title（参考訳）: RAGSmith: データセット間の検索拡張生成手法の最適構成を見つけるためのフレームワーク
• Abstract要約: RAGSmithは、RAGを9つのテクニックファミリと46,080の実行可能なパイプライン構成上のエンドツーエンドアーキテクチャ検索として扱うフレームワークである。 我々は、ウィキペディア由来の6つのドメイン(Law, Finance, Medicine, Defense Industry, Computer Science)について、それぞれ100の質問を設計、解釈、長期回答のタイプで評価した。 RAGSmithは平均で+3.8%(ドメイン全体で+1.2%から+6.9%)、検索で+12.5%、世代で+7.5%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) quality depends on many interacting choices across retrieval, ranking, augmentation, prompting, and generation, so optimizing modules in isolation is brittle. We introduce RAGSmith, a modular framework that treats RAG design as an end-to-end architecture search over nine technique families and 46{,}080 feasible pipeline configurations. A genetic search optimizes a scalar objective that jointly aggregates retrieval metrics (recall@k, mAP, nDCG, MRR) and generation metrics (LLM-Judge and semantic similarity). We evaluate on six Wikipedia-derived domains (Mathematics, Law, Finance, Medicine, Defense Industry, Computer Science), each with 100 questions spanning factual, interpretation, and long-answer types. RAGSmith finds configurations that consistently outperform naive RAG baseline by +3.8\% on average (range +1.2\% to +6.9\% across domains), with gains up to +12.5\% in retrieval and +7.5\% in generation. The search typically explores $\approx 0.2\%$ of the space ($\sim 100$ candidates) and discovers a robust backbone -- vector retrieval plus post-generation reflection/revision -- augmented by domain-dependent choices in expansion, reranking, augmentation, and prompt reordering; passage compression is never selected. Improvement magnitude correlates with question type, with larger gains on factual/long-answer mixes than interpretation-heavy sets. These results provide practical, domain-aware guidance for assembling effective RAG systems and demonstrate the utility of evolutionary search for full-pipeline optimization.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) の品質は、検索、ランキング、拡張、プロンプト、生成など、多くの相互作用する選択に依存するため、分離されたモジュールの最適化は不安定である。 RAGSmithは、RAG設計を9つのテクニックファミリと46{,}080の実行可能なパイプライン構成上のエンドツーエンドアーキテクチャ検索として扱うモジュラーフレームワークである。 遺伝的検索は、検索指標(recall@k, mAP, nDCG, MRR)と生成指標(LLM-Judgeと意味的類似性)を共同で集約するスカラー目的を最適化する。 ウィキペディア由来の6つのドメイン(数学、法学、ファイナンス、医学、防衛産業、コンピュータサイエンス)について、それぞれ事実、解釈、長文の質問100件について評価する。 RAGSmith は Naive RAG ベースラインを平均で +3.8 %(範囲 +1.2 % から +6.9 % )上回り、検索では +12.5 % まで、生成時には +7.5 % まで向上する。 検索は通常、$\approx 0.2\%$のスペース($\sim 100$ candidate)を探索し、堅牢なバックボーン(ベクトル検索とポストジェネレーション/リビジョン)を見つける。 改善度は質問タイプと相関し、解釈重集合よりも事実/長問合せ混合の方が大きな利得を持つ。 これらの結果は,実効的なRAGシステムを構築するための実用的なドメイン認識ガイダンスを提供し,全パイプライン最適化のための進化的探索の有用性を実証する。

関連論文リスト

• RAG-Stack: Co-Optimizing RAG Serving Performance and Quality [6.136913958841498]
  RAG-Stackは、様々なRAGアプリケーションとサービスシステムにわたる品質パフォーマンスのフロンティアを効率的に発見するためのフレームワークである。 RAG-Stackは、次のRAG構成を選択する反復的な設計空間探索アルゴリズムであるRAG-PEと、多様なRAGアルゴリズムのためのワークロード抽象化であるRAG-IRと、所定のハードウェア上で最適なデプロイメントとパフォーマンスを提供するパフォーマンスモデルであるRAG-CMで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-04T11:23:19Z)
• When More Documents Hurt RAG: Mitigating Vector Search Dilution with Domain-Scoped, Model-Agnostic Retrieval [2.8753422388037486]
  Retrieval-augmentedジェネレーションは、大規模なドキュメントコレクションにスケールすると劣化する。 Top-k検索は意味的に似ているが、文脈的に正しくないチャンクを返す。 本稿では,MASDR-RAG(Multi-Agent Scoped Domain Retrieval for RAG)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-09T18:26:24Z)
• Agent-Orchestrated Adaptive RAG: A Comparative Study on Structured and Multi-Hop Retrieval [0.0]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、言語モデル(LLM)を拡張し、その応答を外部知識に基盤付ける。 本稿では,動的クエリ分解,反復検索,および有界自己回帰評価ループを導入したエージェントオーケストレーション適応型RAGフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-04T03:38:46Z)
• Can QPP Choose the Right Query Variant? Evaluating Query Variant Selection for RAG Pipelines [48.34524144147475]
  LLM(Large Language Models)は、現代の検索やRAG(Retrieval-Augmented Generation)パイプラインにおいて、クエリ再構成を至るところで実現している。 本稿では、アドホック検索とエンドツーエンドRAGをまたいで、クエリ性能予測(QPP)を異種選択のメカニズムとして検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-24T15:36:40Z)
• R$^3$AG: Retriever Routing for Retrieval-Augmented Generation [59.47703698994575]
  R$3$AGは、検索機能を2つの学習可能なディメンション、すなわち検索品質と生成ユーティリティに分解する。 R$3$AGは、最高の個々のレトリバーと最先端の静的ルーティングメソッドの両方を一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-22T06:51:20Z)
• Beyond Relevance: On the Relationship Between Retrieval and RAG Information Coverage [89.58253972744531]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) システムは、文書検索と生成モデルを組み合わせて、レポート生成のような複雑な情報を求める課題に対処する。 我々は,上流の検索指標が,最終生成応答の情報カバレッジの信頼性の高い早期指標として機能するかどうかを検討する。 本研究は,トピックとシステムレベルの両方で生成した応答におけるカバレッジベース検索指標とナゲットカバレッジとの間に強い相関関係を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-09T18:20:20Z)
• Comprehensive Comparison of RAG Methods Across Multi-Domain Conversational QA [18.46710400838861]
  本稿では,マルチターン対話型QAにおけるRAG手法の体系的比較の欠如に対処する。 本研究では,8種類の対話型QAデータセットを対象とした,バニラ法と高度なRAG法に関する総合的研究を行った。 以上の結果から,再ランク付けやハイブリッドBM25,HyDEなどの頑健で簡便な手法がバニラRAGより一貫して優れていたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-10T08:59:23Z)
• RouteRAG: Efficient Retrieval-Augmented Generation from Text and Graph via Reinforcement Learning [69.87510139069218]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、非パラメトリック知識をLarge Language Models (LLM)に統合する 強化学習(RL)による多ターン推論へのテキストベースRAGの進歩 LLMがマルチターンおよび適応的なグラフテキストハイブリッドRAGを実現するためのRLベースのフレームワークであるモデルを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-10T10:05:31Z)
• MemSearcher: Training LLMs to Reason, Search and Manage Memory via End-to-End Reinforcement Learning [73.27233666920618]
  本稿では,メモリを反復的に保持し,現在のターンと組み合わせたエージェントワークフローであるMemSearcherを提案する。 それぞれのターンで、MemSearcherはユーザーの質問をメモリに融合させ、推論トレースを生成し、検索アクションを実行し、メモリを更新してタスクの解決に必要な情報のみを保持する。 我々は,MemSearcher Agents の推論,検索戦略,メモリ管理を協調的に最適化する,エンドツーエンドの RL フレームワークである Multi-context GRPO を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-04T18:27:39Z)
• Domain-Specific Data Generation Framework for RAG Adaptation [58.20906914537952]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T09:59:49Z)
• RAGentA: Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation for Attributed Question Answering [4.224843546370802]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いた属性質問応答フレームワークであるRAGentAを提案する。 RAGentAは、信頼できる回答生成の目標として、質問と忠実性に対するカバレッジと関連性によって定義された回答の正しさを最適化することに焦点を当てている。 フレームワークの中心は、スパースと密集したメソッドを組み合わせたハイブリッド検索戦略であり、最高の単一検索モデルと比較して、Recall@20を12.5%改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-20T13:37:03Z)
• ImpRAG: Retrieval-Augmented Generation with Implicit Queries [34.72864597562907]
  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)
• MetaGen Blended RAG: Unlocking Zero-Shot Precision for Specialized Domain Question-Answering [0.0]
  本稿では, セマンティック検索機能を強化した新しいエンタープライズ検索手法である「MetaGen Blended RAG」を紹介する。 重要な概念,トピック,頭字語を活用することで,メタデータに富んだセマンティックインデックスと,ハイブリッドクエリの強化を実現した。 バイオメディカルなPubMedQAデータセットでは、MetaGen Blended RAGが82%の検索精度と77%のRAG精度を実現し、以前のゼロショットRAGベンチマークを上回りました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T17:18:45Z)
• Chain-of-Retrieval Augmented Generation [91.02950964802454]
  本稿では,o1-like RAGモデルを学習し,最終回答を生成する前に段階的に関連情報を抽出・推論する手法を提案する。 提案手法であるCoRAGは,進化状態に基づいて動的にクエリを再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T09:12:52Z)
• SiReRAG: Indexing Similar and Related Information for Multihop Reasoning [96.60045548116584]
  SiReRAGは、類似情報と関連する情報の両方を明示的に考慮する新しいRAGインデックス方式である。 SiReRAGは、3つのマルチホップデータセットの最先端インデックス手法を一貫して上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T04:56:43Z)
• Better RAG using Relevant Information Gain [1.5604249682593647]
  大きな言語モデル(LLM)のメモリを拡張する一般的な方法は、検索拡張生成(RAG)である。 本稿では,検索結果の集合に対するクエリに関連する総情報の確率的尺度である,関連情報ゲインに基づく新しい単純な最適化指標を提案する。 RAGシステムの検索コンポーネントのドロップイン置換として使用すると、質問応答タスクにおける最先端のパフォーマンスが得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T18:09:21Z)
• FlashRAG: A Modular Toolkit for Efficient Retrieval-Augmented Generation Research [70.6584488911715]
  検索増強世代(RAG)は、かなりの研究関心を集めている。 既存のRAGツールキットは、しばしば重くて柔軟であり、研究者のカスタマイズのニーズを満たすことができない。 我々のツールキットは16の高度なRAGメソッドを実装し、38のベンチマークデータセットを収集し、整理した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T12:12:40Z)
• 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)

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。