論文の概要: SURE-RAG: Sufficiency and Uncertainty-Aware Evidence Verification for Selective Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03534v1
• Date: Tue, 05 May 2026 09:05:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.861301
• Title: SURE-RAG: Sufficiency and Uncertainty-Aware Evidence Verification for Selective Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: SURE-RAG:選択検索拡張生成のための十分かつ不確かさを意識した証拠検証
• Abstract要約: 本稿では,証拠満足度がセットレベル特性であることを示す,透過的なアグリゲーションプロトコルSURE-RAGを提案する。 共有ペアレベルのクレームエビデンス検証器は、SURE-RAGが集約した局所的関係分布を解釈可能な応答レベル信号に生成する。 制御されたマルチホップベンチマークであるHotpotQA-RAG v3をアーティファクト・アウェア・プロトコルで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.604874054866016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) grounds answers in retrieved passages, but retrieval is not verification: a passage can be topical and still fail to justify the answer. We frame this gap as evidence sufficiency verification for selective RAG answering: given a question, a candidate answer, and retrieved evidence, predict whether the evidence supports, refutes, or is insufficient, and abstain unless support is established. We present SURE-RAG, a transparent aggregation protocol built on the observation that evidence sufficiency is a set-level property: missing hops and unresolved conflicts cannot be detected by independent passage scoring. A shared pair-level claim-evidence verifier produces local relation distributions, which SURE-RAG aggregates into interpretable answer-level signals -- coverage, relation strength, disagreement, conflict, and retrieval uncertainty -- yielding a three-way decision and an auditable selective score. We evaluate on HotpotQA-RAG v3, a controlled multi-hop benchmark, under an artifact-aware protocol (shortcut baselines, counterfactual swaps, no-oracle checks, GPT-4o audits). Calibrated SURE-RAG reaches 0.9075 Macro-F1 (0.8951 +/- 0.0069), substantially above DeBERTa mean-pooling (0.6516) and a GPT-4o judge (0.7284), while matching a strong but opaque concat cross-encoder (0.8888 +/- 0.0109) with full auditability. Risk at 30% coverage drops from 0.2588 to 0.1642, a 37% reduction in unsafe answers. To deliberately probe the task boundary, we further contrast SURE-RAG with GPT-4o on HaluBench unsafe detection: the ranking reverses (0.3343 vs 0.7389 unsafe-F1), establishing that controlled sufficiency verification and natural hallucination detection are distinct problems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、検索されたパスの回答を根拠にしているが、検索は検証されていない。 我々は、このギャップを、選択RAG回答に有効な証拠として位置づけている: 質問、候補者の回答、そして回収された証拠、証拠が支持し、反証し、あるいは不十分であるか否かを予測し、支持が確立されない限り棄権する。 本稿では,証拠満足度が集合的特性であることを示す透過的な集合プロトコル SURE-RAG について述べる。 共有ペアレベルのクレームエビデンス検証器は、局所的な関係分布を生成し、SURE-RAGは解釈可能な応答レベル信号(カバレッジ、関係強度、不一致、競合、検索の不確実性)に集約し、3方向決定と監査可能な選択スコアを生成する。 制御マルチホップベンチマークであるHotpotQA-RAG v3を,アーティファクト対応プロトコル(ショートカットベースライン,カウンターファクトスワップ,ノラクルチェック,GPT-4o監査)で評価した。 キャリブレーションされたSURE-RAGは0.9075 Macro-F1 (0.8951 +/- 0.0069) に達し、DeBERTa平均プーリング (0.6516) と GPT-4o の判定 (0.7284) を大幅に上回っている。 30%のカバレッジのリスクは0.2588から0.1642に減少し、安全でない回答は37%減少する。 タスク境界を意図的に探究するため,SURE-RAG と GPT-4o とをHaluBench のアンセーフ検出で比較した。

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