論文の概要: Doctor-RAG: Failure-Aware Repair for Agentic Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00865v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 13:13:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:32.001818
• Title: Doctor-RAG: Failure-Aware Repair for Agentic Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: Dr-RAG: エージェント検索強化ジェネレーションの故障認識修復
• Authors: Shuguang Jiao, Chengkai Huang, Shuhan Qi, Xuan Wang, Yifan Li, Lina Yao,
• Abstract要約: エージェント検索・拡張生成(Agentic RAG)は,質問応答や複雑な知識推論のパラダイムとして広く採用されている。 既存のアプローチでは、診断分析で停止するか、検索推論パイプライン全体を再実行することで、このような障害に対処するのが一般的である。 本稿では,Agenic RAGの異常を明示的エラーローカライゼーションとプレフィックス再利用によって修正する統合診断・修復フレームワークであるDoctor-RAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.961760006898157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) has become a widely adopted paradigm for multi-hop question answering and complex knowledge reasoning, where retrieval and reasoning are interleaved at inference time. As reasoning trajectories grow longer, failures become increasingly common. Existing approaches typically address such failures by either stopping at diagnostic analysis or rerunning the entire retrieval-reasoning pipeline, which leads to substantial computational overhead and redundant reasoning. In this paper, we propose Doctor-RAG (DR-RAG), a unified diagnose-and-repair framework that corrects failures in Agentic RAG through explicit error localization and prefix reuse, enabling minimal-cost intervention. DR-RAG decomposes failure handling into two consecutive stages: (i) trajectory-level failure diagnosis and localization, which attributes errors to a coverage-gated taxonomy and identifies the earliest failure point in the reasoning trajectory; and (ii) tool-conditioned local repair, which intervenes only at the diagnosed failure point while maximally reusing validated reasoning prefixes and retrieved evidence. By explicitly separating error attribution from correction, DR-RAG enables precise error localization, thereby avoiding expensive full-pipeline reruns and enabling targeted, efficient repair. We evaluate DR-RAG across three multi-hop question answering benchmarks, multiple agentic RAG baselines, and different backbone models. Experimental results demonstrate that DR-RAG substantially improves answer accuracy while significantly reducing reasoning token consumption compared to rerun-based repair strategies.
• Abstract（参考訳）: エージェント検索・拡張生成(Agentic RAG)は,検索と推論を推論時にインターリーブするマルチホップ質問応答と複雑な知識推論のパラダイムとして広く採用されている。 推論軌道が長くなるにつれて、失敗はますます一般的になる。 既存のアプローチは、診断分析で停止するか、検索推論パイプライン全体を再実行することで、そのような障害に対処する。 本稿では,エージェントRAGの異常を明示的なエラーローカライゼーションとプレフィックス再利用によって修正し,最小コストの介入を可能にする統合診断・修復フレームワークであるDoctor-RAG(DR-RAG)を提案する。 DR-RAGは障害処理を2段階に分割する。 一 軌道レベルの故障診断及び位置決めであって、範囲有格分類に起因し、推論軌道における最初期の故障点を特定すること。 二 ツール条件の局所的な修理であって、診断された障害点のみに介入し、検証された推論の接頭辞を最大限に再利用し、証拠を回収すること。 エラー属性を補正から明示的に分離することにより、DR-RAGは正確なエラーローカライゼーションを可能にし、高価な全パイプの再実行を回避し、ターゲットとした効率的な修復を可能にする。 3つのマルチホップ質問応答ベンチマーク、複数のエージェントRAGベースライン、異なるバックボーンモデルでDR-RAGを評価する。 実験の結果,DR-RAGの解答精度は,再実行型修復法に比べて有意に向上した。

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