論文の概要: Search Is Not Retrieval: Decoupling Semantic Matching from Contextual Assembly in RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04939v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 02:51:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.655602
• Title: Search Is Not Retrieval: Decoupling Semantic Matching from Contextual Assembly in RAG
• Title（参考訳）: 検索は検索されない:RAGにおけるコンテキストアセンブリからのセマンティックマッチングの分離
• Authors: Harshit Nainwani, Hediyeh Baban,
• Abstract要約: 本稿では,細粒度検索表現と粗粒度検索コンテキストを区別する2層アーキテクチャである検索-Is-Not-Retrieve(SINR)フレームワークを紹介する。 SINRは、小さな意味論的に正確な検索チャンクをより大きく、文脈的に完全なチャンクに直接接続することで、検索システムの構成可能性、拡張性、コンテキスト忠実性を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval systems are essential to contemporary AI pipelines, although most confuse two separate processes: finding relevant information and giving enough context for reasoning. We introduce the Search-Is-Not-Retrieve (SINR) framework, a dual-layer architecture that distinguishes between fine-grained search representations and coarse-grained retrieval contexts. SINR enhances the composability, scalability, and context fidelity of retrieval systems by directly connecting small, semantically accurate search chunks to larger, contextually complete retrieve chunks, all without incurring extra processing costs. This design changes retrieval from a passive step to an active one, making the system architecture more like how people process information. We discuss the SINR framework's conceptual foundation, formal structure, implementation issues, and qualitative outcomes. This provides a practical foundation for the next generation of AI systems that use retrieval.
• Abstract（参考訳）: 検索システムは、現代のAIパイプラインに不可欠なものだが、ほとんどの場合、関連する情報を見つけ、推論に十分なコンテキストを与えるという、2つの別々のプロセスが混同されている。 本稿では,細粒度検索表現と粗粒度検索コンテキストを区別する2層アーキテクチャである検索-Is-Not-Retrieve(SINR)フレームワークを紹介する。 SINRは、小さな意味論的に正確な検索チャンクをより大きく、文脈的に完全な検索チャンクに直接接続することで、検索システムの構成可能性、スケーラビリティ、コンテキスト忠実性を向上する。 この設計は、検索をパッシブなステップからアクティブなステップに変更し、システムアーキテクチャを人々が情報を処理する方法のようにする。 SINRフレームワークの概念基盤、形式構造、実装問題、質的な結果について議論する。 これは、検索を使用する次世代AIシステムの実用的な基盤を提供する。

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