論文の概要: Beyond Relevance: On the Relationship Between Retrieval and RAG Information Coverage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08819v2
• Date: Wed, 11 Mar 2026 14:06:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 14:12:44.248864
• Title: Beyond Relevance: On the Relationship Between Retrieval and RAG Information Coverage
• Title（参考訳）: Beyond Relevance: Retrieval と RAG Information Coverage の関係について
• Authors: Saron Samuel, Alexander Martin, Eugene Yang, Andrew Yates, Dawn Lawrie, Ian Soboroff, Laura Dietz, Benjamin Van Durme,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG) システムは、文書検索と生成モデルを組み合わせて、レポート生成のような複雑な情報を求める課題に対処する。 我々は,上流の検索指標が,最終生成応答の情報カバレッジの信頼性の高い早期指標として機能するかどうかを検討する。 本研究は,トピックとシステムレベルの両方で生成した応答におけるカバレッジベース検索指標とナゲットカバレッジとの間に強い相関関係を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.58253972744531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) systems combine document retrieval with a generative model to address complex information seeking tasks like report generation. While the relationship between retrieval quality and generation effectiveness seems intuitive, it has not been systematically studied. We investigate whether upstream retrieval metrics can serve as reliable early indicators of the final generated response's information coverage. Through experiments across two text RAG benchmarks (TREC NeuCLIR 2024 and TREC RAG 2024) and one multimodal benchmark (WikiVideo), we analyze 15 text retrieval stacks and 10 multimodal retrieval stacks across four RAG pipelines and multiple evaluation frameworks (Auto-ARGUE and MiRAGE). Our findings demonstrate strong correlations between coverage-based retrieval metrics and nugget coverage in generated responses at both topic and system levels. This relationship holds most strongly when retrieval objectives align with generation goals, though more complex iterative RAG pipelines can partially decouple generation quality from retrieval effectiveness. These findings provide empirical support for using retrieval metrics as proxies for RAG performance.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) システムは、文書検索と生成モデルを組み合わせて、レポート生成のような複雑な情報を求める課題に対処する。 検索品質と生成効率の関係は直感的に思われるが,体系的に研究されていない。 我々は,上流の検索指標が,最終生成応答の情報カバレッジの信頼性の高い早期指標として機能するかどうかを検討する。 2つのテキストRAGベンチマーク(TREC NeuCLIR 2024とTREC RAG 2024)と1つのマルチモーダルベンチマーク(WikiVideo)による実験により、4つのRAGパイプラインと複数の評価フレームワーク(Auto-ARGUEとMiRAGE)にわたる15のテキスト検索スタックと10のマルチモーダル検索スタックを分析した。 本研究は,トピックとシステムレベルの両方で生成した応答におけるカバレッジベース検索指標とナゲットカバレッジとの間に強い相関関係を示した。 この関係は、検索目的が生成目標と整合すると最も強く保たれるが、より複雑な反復的なRAGパイプラインは、生成品質を検索効率から部分的に切り離すことができる。 これらの結果は,検索指標をRAG性能のプロキシとして用いるための実証的支援を提供する。

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