論文の概要: ReBOL: Retrieval via Bayesian Optimization with Batched LLM Relevance Observations and Query Reformulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20513v1
- Date: Fri, 20 Mar 2026 21:30:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:38.946033
- Title: ReBOL: Retrieval via Bayesian Optimization with Batched LLM Relevance Observations and Query Reformulation
- Title（参考訳）: ReBOL: Batched LLM Relevance Observations and Query Reformulationによるベイズ最適化による検索
- Abstract要約: 本稿では,LLMクエリ文書関連スコアの文書バッチを反復的に取得するReBOLについて紹介する。
例えば、ロバスト04データセットでは、46.5%対35.0%のリコール@100、63.6%対61.2%のNDCG@10である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.465397317019107
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LLM-reranking is limited by the top-k documents retrieved by vector similarity, which neither enables contextual query-document token interactions nor captures multimodal relevance distributions. While LLM query reformulation attempts to improve recall by generating improved or additional queries, it is still followed by vector similarity retrieval. We thus propose to address these top-k retrieval stage failures by introducing ReBOL, which 1) uses LLM query reformulations to initialize a multimodal Bayesian Optimization (BO) posterior over document relevance, and 2) iteratively acquires document batches for LLM query-document relevance scoring followed by posterior updates to optimize relevance. After exploring query reformulation and document batch diversification techniques, we evaluate ReBOL against LLM reranker baselines on five BEIR datasets and using two LLMs (Gemini-2.5-Flash-Lite, GPT-5.2). ReBOL consistently achieves higher recall and competitive rankings, for example compared to the best LLM reranker on the Robust04 dataset with 46.5% vs. 35.0% recall@100 and 63.6% vs. 61.2% NDCG@10. We also show that ReBOL can achieve comparable latency to LLM rerankers.
- Abstract（参考訳）: LLM-re rankは、ベクトル類似性によって検索されるトップkドキュメントによって制限される。
LLMクエリのリコールは、改善または追加のクエリを生成してリコールを改善するが、それでもベクトル類似性検索が続く。
そこで我々は,これらトップk検索ステージ障害にReBOLを導入して対処することを提案する。
1) 文書関連性に対するマルチモーダルベイズ最適化(BO)を初期化するために LLM クエリの改定を利用する。
2) LLMクエリ文書関連度スコアの文書バッチを反復的に取得し, その後の更新で関連度を最適化する。
5つのBEIRデータセットと2つのLLM(Gemini-2.5-Flash-Lite, GPT-5.2)を用いて、クエリ再構成と文書バッチの多様化手法を検討した。
例えば、ロバスト04データセットでは、46.5%対35.0%のリコール@100、63.6%対61.2%のNDCG@10である。
また、ReBOLはLLMリランカに匹敵するレイテンシを実現することができることを示す。
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