論文の概要: MARC: Multimodal and Multi-Task Agentic Retrieval-Augmented Generation for Cold-Start Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08181v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:45:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.683069
• Title: MARC: Multimodal and Multi-Task Agentic Retrieval-Augmented Generation for Cold-Start Recommender System
• Title（参考訳）: MARC:コールドスタートレコメンダシステムのためのマルチモーダル・マルチタスクエージェント検索生成
• Authors: Seung Hwan Cho, Yujin Yang, Danik Baeck, Minjoo Kim, Young-Min Kim, Heejung Lee, Sangjin Park,
• Abstract要約: エージェント検索・拡張生成(RAG)に基づくマルチモーダル・マルチタスクカクテル推薦システム MARC を提案する。 提案システムは,タスク認識ルータとリフレクション処理という2つのコアプロセスを通じて,高品質で適切な回答を生成する。 評価はLLM-as-a-judgeと人的評価の両方を用いて、グラフデータベースによって生成された回答が、品質の観点から単純なベクトルデータベースよりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.701260926113504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems (RS) are currently being studied to mitigate limitations during cold-start conditions by leveraging modality information or introducing Agent concepts based on the exceptional reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). Meanwhile, food and beverage recommender systems have traditionally used knowledge graph and ontology concepts due to the domain's unique data attributes and relationship characteristics. On this background, we propose MARC, a multimodal and multi-task cocktail recommender system based on Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) utilizing graph database under cold-start conditions. The proposed system generates high-quality, contextually appropriate answers through two core processes: a task recognition router and a reflection process. The graph database was constructed by processing cocktail data from Kaggle, and its effectiveness was evaluated using 200 manually crafted questions. The evaluation used both LLM-as-a-judge and human evaluation to demonstrate that answers generated via the graph database outperformed those from a simple vector database in terms of quality. The code is available at https://github.com/diddbwls/cocktail_rec_agentrag
• Abstract（参考訳）: 現在,大規模な言語モデル(LLM)の例外的推論能力に基づいて,モダリティ情報を活用するか,エージェントの概念を導入することで,冷間開始時の制約を軽減するために,レコメンダシステム(RS)が研究されている。 一方、食品と飲料のレコメンデーターシステムは、ドメイン固有のデータ属性と関係特性のために、伝統的に知識グラフとオントロジーの概念を用いてきた。 そこで本研究では,冷間開始条件下でのグラフデータベースを利用したエージェント検索・拡張生成(RAG)に基づくマルチモーダル・マルチタスクカクテルレコメンデータシステムであるMARCを提案する。 提案システムは,タスク認識ルータとリフレクション処理という2つのコアプロセスを通じて,高品質で適切な回答を生成する。 グラフデータベースは、Kaggleからカクテルデータを処理して構築され、200の手作業による質問を用いて、その有効性を評価した。 評価はLLM-as-a-judgeと人的評価の両方を用いて、グラフデータベースによって生成された回答が、品質の観点から単純なベクトルデータベースよりも優れていることを示した。 コードはhttps://github.com/diddbwls/cocktail_rec_agentragで公開されている。

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