論文の概要: Utilizing Metadata for Better Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11863v1
• Date: Sat, 17 Jan 2026 01:11:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.345801
• Title: Utilizing Metadata for Better Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 検索機能向上のためのメタデータの利用
• Authors: Raquib Bin Yousuf, Shengzhe Xu, Mandar Sharma, Andrew Neeser, Chris Latimer, Naren Ramakrishnan,
• Abstract要約: 本稿ではメタデータを意識した検索手法の体系的研究を行う。 平文のベースラインとメタデータを直接埋め込むアプローチを比較します。 プレフィックスと統合埋め込みは、平文ベースラインを一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.865886799087782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation systems depend on retrieving semantically relevant document chunks to support accurate, grounded outputs from large language models. In structured and repetitive corpora such as regulatory filings, chunk similarity alone often fails to distinguish between documents with overlapping language. Practitioners often flatten metadata into input text as a heuristic, but the impact and trade-offs of this practice remain poorly understood. We present a systematic study of metadata-aware retrieval strategies, comparing plain-text baselines with approaches that embed metadata directly. Our evaluation spans metadata-as-text (prefix and suffix), a dual-encoder unified embedding that fuses metadata and content in a single index, dual-encoder late-fusion retrieval, and metadata-aware query reformulation. Across multiple retrieval metrics and question types, we find that prefixing and unified embeddings consistently outperform plain-text baselines, with the unified at times exceeding prefixing while being easier to maintain. Beyond empirical comparisons, we analyze embedding space, showing that metadata integration improves effectiveness by increasing intra-document cohesion, reducing inter-document confusion, and widening the separation between relevant and irrelevant chunks. Field-level ablations show that structural cues provide strong disambiguating signals. Our code, evaluation framework, and the RAGMATE-10K dataset are publicly hosted.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation システムは、大規模言語モデルからの正確な基底出力をサポートするために意味論的に関係のある文書チャンクを取得することに依存する。 規制出願のような構造的かつ反復的なコーパスでは、チャンクの類似性だけでは、重複する言語を持つ文書の区別に失敗することが多い。 実践者はしばしばメタデータをヒューリスティックとして入力テキストに平らにするが、このプラクティスの影響とトレードオフはいまだに理解されていない。 本稿では,メタデータを直接埋め込む手法と平文ベースラインを比較し,メタデータを意識した検索手法の体系的研究を行う。 評価はメタデータ・アズ・テキスト(prefix と suffix)、メタデータとコンテンツを単一のインデックスに融合するデュアルエンコーダ統合埋め込み、デュアルエンコーダ遅延融合検索、メタデータ対応クエリ再構成にまたがる。 複数の検索指標や質問タイプにまたがって、プレフィックスと統合埋め込みは平文ベースラインを一貫して上回り、統一時にはプレフィックスを超え、メンテナンスも容易であることがわかった。 文書内凝集度を増大させ,文書間の混同を低減し,関連するチャンクと無関係なチャンクの分離を広げることで,メタデータの統合が有効性を向上させることを示す。 フィールドレベルのアブレーションは、構造的手がかりが強いあいまいな信号を与えることを示している。 コード、評価フレームワーク、RAGMATE-10Kデータセットが公開されている。

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