論文の概要: How You Ask Matters! Adaptive RAG Robustness to Query Variations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10745v1
• Date: Sun, 12 Apr 2026 17:35:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.198114
• Title: How You Ask Matters! Adaptive RAG Robustness to Query Variations
• Title（参考訳）: クエリのバリエーションに対する適応的なRAGロバスト性
• Authors: Yunah Jang, Megha Sundriyal, Kyomin Jung, Meeyoung Cha,
• Abstract要約: 我々は,多種多様ながら意味的に同一なクエリバリエーションの大規模ベンチマークを初めて導入する。 回答品質,計算コスト,検索決定の3つの側面にまたがる重要な要素について検討する。 これらの結果から,Adaptive RAG法は同一のセマンティクスを保持するクエリの変動に対して極めて脆弱であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.302238047261962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Adaptive Retrieval-Augmented Generation (RAG) promises accuracy and efficiency by dynamically triggering retrieval only when needed and is widely used in practice. However, real-world queries vary in surface form even with the same intent, and their impact on Adaptive RAG remains under-explored. We introduce the first large-scale benchmark of diverse yet semantically identical query variations, combining human-written and model-generated rewrites. Our benchmark facilitates a systematic evaluation of Adaptive RAG robustness by examining its key components across three dimensions: answer quality, computational cost, and retrieval decisions. We discover a critical robustness gap, where small surface-level changes in queries dramatically alter retrieval behavior and accuracy. Although larger models show better performance, robustness does not improve accordingly. These findings reveal that Adaptive RAG methods are highly vulnerable to query variations that preserve identical semantics, exposing a critical robustness challenge.
• Abstract（参考訳）: Adaptive Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、必要なときにのみ動的に検索をトリガーし、実際に広く使われている精度と効率を約束する。 しかし、現実世界のクエリは、同じ意図であっても表面的形態で変化し、Adaptive RAGに対する影響は未調査のままである。 我々は,人間による書き直しとモデルによる書き直しを組み合わせた,多種多様な意味論的に同一なクエリのバリエーションに関する,最初の大規模ベンチマークを紹介する。 本ベンチマークは, 応答品質, 計算コスト, 検索決定の3次元にわたる重要な要素を検証し, 適応RAGロバスト性を体系的に評価することを容易にする。 我々は,クエリの表面レベルの小さな変化が,検索行動と精度を劇的に変化させる,重要なロバスト性ギャップを発見した。 より大きなモデルではパフォーマンスが向上するが、ロバスト性は改善されない。 これらの結果から,Adaptive RAG法は同一のセマンティクスを保持するクエリの変動に対して極めて脆弱であり,重要なロバスト性課題が明らかとなった。

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