論文の概要: Rethinking the Reranker: Boundary-Aware Evidence Selection for Robust Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03689v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 16:08:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.56375
• Title: Rethinking the Reranker: Boundary-Aware Evidence Selection for Robust Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: リランカの再考:ロバスト検索型世代における境界認識証拠の選択
• Authors: Jiashuo Sun, Pengcheng Jiang, Saizhuo Wang, Jiajun Fan, Heng Wang, Siru Ouyang, Ming Zhong, Yizhu Jiao, Chengsong Huang, Xueqiang Xu, Pengrui Han, Peiran Li, Jiaxin Huang, Ge Liu, Heng Ji, Jiawei Han,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、現実的な検索ノイズの下でも不安定である。 そこで我々は,BAR-RAGを提案する。このBAR-RAGは,発電機のGoldilocks Zoneをターゲットとした境界認識型エビデンスセレクタである。 Bar-RAGはノイズ検索において、エンドツーエンドのパフォーマンスを一貫して改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.09110141948693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems remain brittle under realistic retrieval noise, even when the required evidence appears in the top-K results. A key reason is that retrievers and rerankers optimize solely for relevance, often selecting either trivial, answer-revealing passages or evidence that lacks the critical information required to answer the question, without considering whether the evidence is suitable for the generator. We propose BAR-RAG, which reframes the reranker as a boundary-aware evidence selector that targets the generator's Goldilocks Zone -- evidence that is neither trivially easy nor fundamentally unanswerable for the generator, but is challenging yet sufficient for inference and thus provides the strongest learning signal. BAR-RAG trains the selector with reinforcement learning using generator feedback, and adopts a two-stage pipeline that fine-tunes the generator under the induced evidence distribution to mitigate the distribution mismatch between training and inference. Experiments on knowledge-intensive question answering benchmarks show that BAR-RAG consistently improves end-to-end performance under noisy retrieval, achieving an average gain of 10.3 percent over strong RAG and reranking baselines while substantially improving robustness. Code is publicly avaliable at https://github.com/GasolSun36/BAR-RAG.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、Top-Kの結果に必要証拠が現れる場合でも、現実的な検索ノイズの下でも不安定である。 重要な理由は、レトリバーとリランカーが単に関連性のためだけに最適化し、しばしば、証拠が発電機に適しているかどうかを考慮せずに、質問に答えるために必要な重要な情報が欠如している、自明で、回答を拒否する通路または証拠を選択することである。 BAR-RAGは,発電機のゴールディロックスゾーンを狙う境界認識型エビデンスセレクタとして再編成され,ジェネレータにとって自明に簡単でも根本的には理解できないが,推論には十分であり,かつ最強の学習信号を提供する。 BAR-RAGは、ジェネレータフィードバックを用いた強化学習でセレクタを訓練し、誘導エビデンス分布下でジェネレータを微調整する2段階パイプラインを採用して、トレーニングと推論間の分布ミスマッチを軽減する。 知識集約型質問応答ベンチマークの実験により、BAR-RAGはノイズ検索におけるエンドツーエンドのパフォーマンスを一貫して改善し、強いRAGよりも平均10.3%向上し、ベースラインを再ランクし、ロバスト性を大幅に向上することが示された。 コードはhttps://github.com/GasolSun36/BAR-RAGで公開されている。

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