論文の概要: Self-Aware Vector Embeddings for Retrieval-Augmented Generation: A Neuroscience-Inspired Framework for Temporal, Confidence-Weighted, and Relational Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20598v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 14:13:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:11.166641
• Title: Self-Aware Vector Embeddings for Retrieval-Augmented Generation: A Neuroscience-Inspired Framework for Temporal, Confidence-Weighted, and Relational Knowledge
• Title（参考訳）: 検索・拡張世代のための自己認識ベクトル埋め込み:時間的・信頼的・関係的知識のための神経科学にヒントを得たフレームワーク
• Abstract要約: 現代の検索拡張生成(RAG)システムは、ベクトル埋め込みを静的で文脈に依存しないアーティファクトとして扱う。 このフレームワークは,3つの明示的な特性 – 時間的認識,信頼の低下,関係的認識 – で密着な埋め込みを強化するものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern retrieval-augmented generation (RAG) systems treat vector embeddings as static, context-free artifacts: an embedding has no notion of when it was created, how trustworthy its source is, or which other embeddings depend on it. This flattening of knowledge has a measurable cost: recent work on VersionRAG reports that conventional RAG achieves only 58% accuracy on versioned technical queries, because retrieval returns semantically similar but temporally invalid content. We propose SmartVector, a framework that augments dense embeddings with three explicit properties -- temporal awareness, confidence decay, and relational awareness -- and a five-stage lifecycle modeled on hippocampal-neocortical memory consolidation. A retrieval pipeline replaces pure cosine similarity with a four-signal score that mixes semantic relevance, temporal validity, live confidence, and graph-relational importance. A background consolidation agent detects contradictions, builds dependency edges, and propagates updates along those edges as graph-neural-network-style messages. Confidence is governed by a closed-form function combining an Ebbinghaus-style exponential decay, user-feedback reconsolidation, and logarithmic access reinforcement. We formalize the model, relate it to temporal knowledge graph embedding, agentic memory architectures, and uncertainty-aware RAG, and present a reference implementation. On a reproducible synthetic versioned-policy benchmark of 258 vectors and 138 queries, SmartVector roughly doubles top-1 accuracy over plain cosine RAG (62.0% vs. 31.0% on a held-out split), drops stale-answer rate from 35.0% to 13.3%, cuts Expected Calibration Error by nearly 2x (0.244 vs. 0.470), reduces re-embedding cost per single-word edit by 77%, and is robust across contradiction-injection rates from 0% to 75%.
• Abstract（参考訳）: 現代の検索拡張生成システム(RAG)は、ベクトル埋め込みを静的で文脈に依存しないアーティファクトとして扱う。 VersionRAGの最近の研究によると、従来のRAGは、セマンティックに類似しているが時間的に無効なコンテンツを返すため、バージョニングされた技術的クエリでは58%の精度しか達成していない。 SmartVectorは,3つの明示的な特性 – 時間的認識,信頼性の低下,関係性意識 – を具体化するフレームワークであり,海馬-大脳皮質記憶の統合をモデルとした5段階ライフサイクルである。 検索パイプラインは、純粋なコサイン類似性を、意味的関連性、時間的妥当性、生の信頼、グラフ関係の重要性を混合した4信号スコアに置き換える。 バックグラウンド統合エージェントは、矛盾を検出し、依存エッジを構築し、それらのエッジに沿って更新をグラフニューラル・ネットワークスタイルのメッセージとして伝達する。 信頼は、エビングハウス様式の指数減衰、ユーザフィードバックの再構築、対数アクセス強化を組み合わせた閉形式関数によって管理される。 我々は,このモデルを形式化し,時間知識グラフの埋め込み,エージェントメモリアーキテクチャ,不確実性を考慮したRAGを関連づけ,参照実装を提案する。 再現可能な258ベクトルと138クエリの合成バージョニング・ポリシーベンチマークでは、SmartVectorは平均コサインRAG(ホールドアウトスプリットでは62.0%対31.0%)に対して、大まかにトップ1の精度を2倍にし、ストール・アンサーレートを35.0%から13.3%に下げ、キャリブレーションエラーを約2倍(0.244対0.470)に削減し、シングルワード編集時の再埋め込みコストを77%削減し、矛盾注入率を0%から75%まで下げる。

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