Fugu-MT 論文翻訳(概要): Don't Retrieve, Navigate: Distilling Enterprise Knowledge into Navigable Agent Skills for QA and RAG

論文の概要: Don't Retrieve, Navigate: Distilling Enterprise Knowledge into Navigable Agent Skills for QA and RAG

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14572v1
Date: Thu, 16 Apr 2026 03:05:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.699771
Title: Don't Retrieve, Navigate: Distilling Enterprise Knowledge into Navigable Agent Skills for QA and RAG
Title（参考訳）: Navigate, Don'treve, Navigate: 企業知識をQAとRAGのためのナビゲート可能なエージェントスキルに拡張する
Authors: Yiqun Sun, Pengfei Wei, Lawrence B. Hsieh,
Abstract要約: Corpus2Skillはドキュメントコーパスを階層的なスキルディレクトリにオフラインで蒸留する。コンパイルパイプラインは、文書を反復的にクラスタリングし、各レベルでLCMで書かれた要約を生成し、ナビゲート可能なスキルファイルのツリーとして結果を実体化する。サービス時には、エージェントは、コーパスの鳥眼ビューを受け取り、徐々に細かな要約を通してトピックブランチにドリルし、IDによって全文書を検索する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.558933130117637
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) grounds LLM responses in external evidence but treats the model as a passive consumer of search results: it never sees how the corpus is organized or what it has not yet retrieved, limiting its ability to backtrack or combine scattered evidence. We present Corpus2Skill, which distills a document corpus into a hierarchical skill directory offline and lets an LLM agent navigate it at serve time. The compilation pipeline iteratively clusters documents, generates LLM-written summaries at each level, and materializes the result as a tree of navigable skill files. At serve time, the agent receives a bird's-eye view of the corpus, drills into topic branches via progressively finer summaries, and retrieves full documents by ID. Because the hierarchy is explicitly visible, the agent can reason about where to look, backtrack from unproductive paths, and combine evidence across branches. On WixQA, an enterprise customer-support benchmark for RAG, Corpus2Skill outperforms dense retrieval, RAPTOR, and agentic RAG baselines across all quality metrics.
Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は LLM の応答を外部の証拠に基礎を置いているが、このモデルを検索結果の受動的コンシューマとして扱う。我々は,文書コーパスをオフラインで階層的なスキルディレクトリに蒸留し,LLMエージェントがサービス時にそれをナビゲートするコーパス2スキルを提案する。コンパイルパイプラインは、文書を反復的にクラスタリングし、各レベルでLCMで書かれた要約を生成し、ナビゲート可能なスキルファイルのツリーとして結果を実体化する。サービス時には、エージェントは、コーパスの鳥眼ビューを受け取り、徐々に細かな要約を通してトピックブランチにドリルし、IDによって全文書を検索する。階層がはっきりと見えるため、エージェントは、どこを見るべきか、非生産的な経路からのバックトラック、枝にまたがるエビデンスを組み合わせることができる。 RAGの企業顧客サポートベンチマークであるWixQAでは、Corpus2Skillが、すべての品質指標で高密度検索、RAPTOR、エージェントRAGベースラインを上回っている。

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