論文の概要: A-RAG: Scaling Agentic Retrieval-Augmented Generation via Hierarchical Retrieval Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03442v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 12:07:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.434804
• Title: A-RAG: Scaling Agentic Retrieval-Augmented Generation via Hierarchical Retrieval Interfaces
• Title（参考訳）: A-RAG:階層型検索インタフェースによるエージェント検索拡張生成
• Authors: Mingxuan Du, Benfeng Xu, Chiwei Zhu, Shaohan Wang, Pengyu Wang, Xiaorui Wang, Zhendong Mao,
• Abstract要約: 本稿では,階層型検索インタフェースを直接モデルに公開するエージェントRAGフレームワークであるA-RAGを紹介する。 A-RAGはキーワード検索、セマンティック検索、チャンク読み取りという3つの検索ツールを提供する。 複数のオープンドメインQAベンチマークの実験は、A-RAGが既存のアプローチを同等または低いトークンで一貫して上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.59674580962045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Frontier language models have demonstrated strong reasoning and long-horizon tool-use capabilities. However, existing RAG systems fail to leverage these capabilities. They still rely on two paradigms: (1) designing an algorithm that retrieves passages in a single shot and concatenates them into the model's input, or (2) predefining a workflow and prompting the model to execute it step-by-step. Neither paradigm allows the model to participate in retrieval decisions, preventing efficient scaling with model improvements. In this paper, we introduce A-RAG, an Agentic RAG framework that exposes hierarchical retrieval interfaces directly to the model. A-RAG provides three retrieval tools: keyword search, semantic search, and chunk read, enabling the agent to adaptively search and retrieve information across multiple granularities. Experiments on multiple open-domain QA benchmarks show that A-RAG consistently outperforms existing approaches with comparable or lower retrieved tokens, demonstrating that A-RAG effectively leverages model capabilities and dynamically adapts to different RAG tasks. We further systematically study how A-RAG scales with model size and test-time compute. We will release our code and evaluation suite to facilitate future research. Code and evaluation suite are available at https://github.com/Ayanami0730/arag.
• Abstract（参考訳）: フロンティア言語モデルは、強力な推論と長期ツール使用能力を示している。 しかし、既存のRAGシステムはこれらの機能を利用することができない。 1)単一ショットでパスを検索し、それらをモデルの入力に結合するアルゴリズムを設計するか、(2)ワークフローを事前に定義し、モデルをステップバイステップで実行するよう促す。 どちらのパラダイムも、モデルが検索決定に参加することを許さず、モデルの改善による効率的なスケーリングを防ぎません。 本稿では,階層型検索インタフェースを直接モデルに公開するエージェントRAGフレームワークであるA-RAGを紹介する。 A-RAGはキーワード検索、セマンティック検索、チャンク読み取りという3つの検索ツールを提供する。 複数のオープンドメインQAベンチマークの実験では、A-RAGが既存のアプローチを同等または低いトークンで一貫して上回り、A-RAGがモデル能力を効果的に活用し、異なるRAGタスクに動的に適応していることが示されている。 さらに、A-RAGがモデルサイズやテスト時間計算とどのようにスケールするかを体系的に研究する。 今後の研究を促進するため、コードと評価スイートをリリースします。 コードと評価スイートはhttps://github.com/Ayanami0730/arag.comから入手できる。

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