論文の概要: A Survey of Reasoning-Intensive Retrieval: Progress and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00063v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 08:35:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.664646
• Title: A Survey of Reasoning-Intensive Retrieval: Progress and Challenges
• Title（参考訳）: 推論集約検索の進歩と課題
• Abstract要約: Reasoning-Intensive Retrieval (RIR) は、意味的類似性ではなく、クエリとエビデンスの間の遅延推論リンクによって関連性が媒介される検索設定をターゲットにしている。 LLM(Large Language Models)の突発的推論能力に触発された最近の研究は、これらの機能をIRフィールドに統合し、ベンチマークからレトリバーやリランカに至るまで、パイプライン全体にわたる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.401084431184517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reasoning-Intensive Retrieval (RIR) targets retrieval settings where relevance is mediated by latent inferential links between a query and supporting evidence, rather than semantic similarity. Motivated by the emergent reasoning abilities of Large Language Models (LLMs), recent work integrates these capabilities into the IR field, spanning the entire pipeline from benchmarks to retrievers and rerankers. Despite this progress, the field lacks a systematic framework to organize current efforts and articulate a clear path forward. To provide a clear roadmap for this rapidly growing yet fragmented area, this survey (1) systematizes existing RIR benchmarks by knowledge domains and modalities, providing a detailed analysis of the current landscape; (2) introduces a structured taxonomy that categorizes methods based on where and how reasoning is integrated into the retrieval pipeline, alongside an analysis of their trade-offs and practical applications; and (3) summarizes challenges and future directions to guide research in this evolving field.
• Abstract（参考訳）: Reasoning-Intensive Retrieval (RIR) は、意味的類似性ではなく、クエリとエビデンスの間の遅延推論リンクによって関連性が媒介される検索設定をターゲットにしている。 LLM(Large Language Models)の突発的推論能力に触発された最近の研究は、これらの機能をIRフィールドに統合し、ベンチマークからレトリバーやリランカに至るまで、パイプライン全体にわたる。 この進歩にもかかわらず、この分野には現在の取り組みを組織化し、明確な道のりを明示する体系的な枠組みが欠けている。 本調査では,(1)知識領域やモダリティによる既存のRIRベンチマークの体系化,現状の詳細な分析,(2)そのトレードオフや実践的応用の分析とともに,探索パイプラインへの推論の方法と方法の分類,(3)この進化する分野における研究を導くための課題と今後の方向性をまとめた,明確なロードマップを提供する。

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