論文の概要: MASS-RAG: Multi-Agent Synthesis Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18509v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 17:00:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:53.010181
• Title: MASS-RAG: Multi-Agent Synthesis Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: MASS-RAG:マルチエージェント合成検索生成
• Abstract要約: MASS-RAGは、検索増強生成に対するマルチエージェント合成手法である。 これは、証拠の要約、証拠の抽出、回収された文書に対する推論のために異なるエージェントを適用している。 それらの出力を専用の合成段階を通して組み合わせ、最終的な答えを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.73029890123542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are widely used in retrieval-augmented generation (RAG) to incorporate external knowledge at inference time. However, when retrieved contexts are noisy, incomplete, or heterogeneous, a single generation process often struggles to reconcile evidence effectively. We propose \textbf{MASS-RAG}, a multi-agent synthesis approach to retrieval-augmented generation that structures evidence processing into multiple role-specialized agents. MASS-RAG applies distinct agents for evidence summarization, evidence extraction, and reasoning over retrieved documents, and combines their outputs through a dedicated synthesis stage to produce the final answer. This design exposes multiple intermediate evidence views, allowing the model to compare and integrate complementary information before answer generation. Experiments on four benchmarks show that MASS-RAG consistently improves performance over strong RAG baselines, particularly in settings where relevant evidence is distributed across retrieved contexts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、推論時に外部知識を組み込むために、検索強化世代(RAG)で広く使われている。 しかし、検索された文脈がノイズ、不完全、不均一である場合、単一の世代プロセスは、しばしば証拠を効果的に調整するのに苦労する。 本稿では,エビデンス処理を複数のロール特殊化エージェントに構造化する検索拡張生成のためのマルチエージェント合成手法である「textbf{MASS-RAG}」を提案する。 MASS-RAGは、抽出された文書の要約、証拠抽出、推論のために異なるエージェントを適用し、その出力を専用の合成段階を通して組み合わせて最終回答を生成する。 この設計は複数の中間的エビデンスビューを公開し、モデルが回答を生成する前に補完的な情報を比較、統合できるようにする。 4つのベンチマーク実験により、MASS-RAGは強力なRAGベースライン、特に関連するエビデンスを検索されたコンテキストに分散した環境で、一貫してパフォーマンスを改善していることが示された。

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