論文の概要: Iterate Until Retrieved: Factual Nugget Optimization for Discoverable Continual Corrections in Agentic RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25641v1
• Date: Mon, 25 May 2026 09:45:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.628697
• Title: Iterate Until Retrieved: Factual Nugget Optimization for Discoverable Continual Corrections in Agentic RAG
• Title（参考訳）: 検索までの反復:エージェントRAGにおける発見可能な連続補正のための実測Nugget最適化
• Authors: Moshe Hazoom, Gal Patel, Alon Talmor, Tom Hope,
• Abstract要約: 本稿では,生産エージェントRAGをテストハーネスとして利用するインデックス時間最適化手法であるイテレーティブ・ナゲット・最適化(INO)を紹介する。 INOは最初のナゲットを作成し、トリガークエリとパラフレーズでそれを探索し、失敗した検索と回答トレースを反映し、発見されるまでナゲットを再修正する。 INOは、事実修正の発見可能性と使用性の観点から、ベースラインよりも一貫して結果を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.432807570190832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agentic retrieval-augmented generation (RAG) systems in complex B2B (business-to-business) settings may often receive free-form response feedback. Rather than generic feedback signals such as style, preference, or overall response quality, we focus on actionable factual corrections. We identify these instances and convert them into compact knowledge-base entries, which we call factual nuggets. We introduce Iterative Nugget Optimization (INO), an index-time optimization method that uses the production agentic RAG as a test harness: it creates an initial nugget, probes it with the triggering query and paraphrases, reflects over failed retrieval and answer traces, and revises the nugget until it is discoverable. We evaluate INO with two production B2B knowledge-assistance agents across multiple companies that use our system: a product support agent that answers questions over company-specific knowledge bases, and a support ticket agent that assists support engineers. INO consistently improves results over baselines in terms of discoverability and usage of factual corrections, in automated and human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 複雑なB2B(ビジネス・ツー・ビジネス)設定におけるエージェント検索強化生成(RAG)システムは、しばしば自由形式の応答フィードバックを受ける。 スタイルや好み、全体的な応答品質といった一般的なフィードバック信号ではなく、実行可能な事実修正に重点を置いています。 これらのインスタンスを識別し、それらをコンパクトなナレッジベースエントリに変換し、それをファクトアル・ナゲット( factual nuggets)と呼ぶ。 本稿では,生産エージェントRAGを試験ハーネスとして利用するインデックス時間最適化手法であるIterative Nugget Optimization(INO)を紹介し,初期ナゲットを作成し,トリガークエリとパラフレーズで探索し,検索と回答のトレースを反映し,そのナゲットを発見できるまで修正する。 本システムを利用する複数の企業間での2つの生産的B2B知識支援エージェント(企業固有の知識ベースに関する質問に答える製品支援エージェント)と、支援技術者を支援するサポートチケットエージェント(サポートチケットエージェント)を用いて、INOを評価した。 INOは、自動および人的評価において、事実修正の発見可能性と使用性の観点から、ベースラインよりも一貫して結果を改善している。

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