論文の概要: Scaling Retrieval-Augmented Reasoning with Parallel Search and Explicit Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13534v1
• Date: Wed, 13 May 2026 13:46:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:28.080364
• Title: Scaling Retrieval-Augmented Reasoning with Parallel Search and Explicit Merging
• Title（参考訳）: 並列探索と明示的マージによる検索強化推論のスケーリング
• Abstract要約: MultiSearchはRLベースのフレームワークで、マルチクエリ検索と、検索した情報の明示的なマージを通じて制限に対処する。 各推論ステップにおいて、MultiSearchは複数の視点からクエリを生成し、外部情報を並列に検索し、関連する情報の範囲を広げる。 そして、このエージェントは、マージ処理時に取得した情報を統合精製し、SNRを改善し、より正確な推論を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.434955701466597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep search agents have proven effective in enhancing LLMs by retrieving external knowledge during multi-step reasoning. However, existing methods often generate a single query for retrieval at each reasoning step, limiting information coverage and introducing high noise. This may result in low signal-to-noise ratios (SNR) during search, degrading reasoning accuracy and leading to unnecessary reasoning steps. In this paper, we introduce MultiSearch, an RL-based framework that addresses these limitations through multi-query retrieval and explicit merging of retrieved information. At each reasoning step, MultiSearch generates queries from multiple perspectives and retrieves external information in parallel, expanding the scope of relevant information and mitigating the reliance on any single retrieval result. Then, the agent consolidates and refines retrieved information at the merging process, improving the SNR and ensuring more accurate reasoning. Additionally, we propose a reinforcement learning framework with a multi-process reward design to optimize agents for both multi-query retrieval and information consolidation. Extensive experiments on seven benchmarks demonstrate that MultiSearch outperforms baseline methods, enhancing the SNR of retrieval and improving reasoning performance in question-answering tasks.
• Abstract（参考訳）: 深層探索エージェントは多段階推論において外部知識を抽出することによりLCMの強化に有効であることが証明されている。 しかし、既存の手法は、情報カバレッジを制限し、ノイズを発生させるため、各推論ステップで単一のクエリを生成することが多い。 これは、探索中に低信号-雑音比(SNR)が生じ、推論精度が低下し、不要な推論ステップが生じる可能性がある。 本稿では、マルチクエリ検索と検索情報の明示的なマージにより、これらの制限に対処するRLベースのフレームワークであるMultiSearchを紹介する。 各推論ステップにおいて、MultiSearchは複数のパースペクティブからクエリを生成し、外部情報を並列に検索し、関連する情報の範囲を広げ、単一の検索結果への依存を軽減する。 そして、このエージェントは、マージ処理時に取得した情報を統合精製し、SNRを改善し、より正確な推論を保証する。 さらに,マルチクエリ検索と情報統合のためのエージェントを最適化するために,マルチプロセス報酬設計による強化学習フレームワークを提案する。 7つのベンチマークにおいて、MultiSearchはベースライン手法より優れ、検索のSNRが向上し、質問応答タスクにおける推論性能が向上することを示した。

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