論文の概要: Training the Knowledge Base through Evidence Distillation and Write-Back Enrichment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25737v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 17:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.430221
• Title: Training the Knowledge Base through Evidence Distillation and Write-Back Enrichment
• Title（参考訳）: Evidence Distillation と Write-Back Enrichment による知識基盤の育成
• Authors: Yuxing Lu, Xukai Zhao, Wei Wu, Jinzhuo Wang,
• Abstract要約: 知識ベースはトレーニング可能なコンポーネントとして扱われるべきである、と我々は主張する。 本稿では,ラベル付き例を用いて検索が成功する場所を特定するフレームワークWriteBack-RAGを提案する。 この方法はコーパスのみを変更するため、オフライン前処理ステップとして一度適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.617939445454278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The knowledge base in a retrieval-augmented generation (RAG) system is typically assembled once and never revised, even though the facts a query requires are often fragmented across documents and buried in irrelevant content. We argue that the knowledge base should be treated as a trainable component and propose WriteBack-RAG, a framework that uses labeled examples to identify where retrieval succeeds, isolate the relevant documents, and distill them into compact knowledge units that are indexed alongside the original corpus. Because the method modifies only the corpus, it can be applied once as an offline preprocessing step and combined with any RAG pipeline. Across four RAG methods, six benchmarks, and two LLM backbones, WriteBack-RAG improves every evaluated setting, with gains averaging +2.14%. Cross-method transfer experiments further show that the distilled knowledge benefits RAG pipelines other than the one used to produce it, confirming that the improvement resides in the corpus itself.
• Abstract（参考訳）: 検索強化世代(RAG)システムの知識基盤は、典型的には一度も組み立てられ、更新されることはないが、クエリが要求する事実は文書間で断片化され、無関係な内容に埋もれていることが多い。 我々は、知識ベースをトレーニング可能なコンポーネントとして扱うべきであると論じ、ラベル付き例を用いて検索の成功した場所を特定し、関連文書を分離し、元のコーパスと一緒にインデックス付けされたコンパクトな知識単位に蒸留するフレームワークWriteBack-RAGを提案する。 この方法はコーパスのみを変更するため、オフライン前処理ステップとして一度適用し、任意のRAGパイプラインと組み合わせることができる。 4つのRAGメソッド、6つのベンチマーク、2つのLCMバックボーンでWriteBack-RAGは評価されたすべての設定を改善し、平均2.14%のゲインを得た。 クロスメタルトランスファー実験により、蒸留した知識は、製造に使われたもの以外のRAGパイプラインに利益をもたらし、改善がコーパス自体に存在することが確認された。

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