論文の概要: Beyond Similarity: Task-Aligned Retrieval for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27951v1
• Date: Wed, 27 May 2026 04:45:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.748544
• Title: Beyond Similarity: Task-Aligned Retrieval for Language Models
• Title（参考訳）: 類似性を超えて: 言語モデルのためのタスク指向検索
• Authors: Zhixing Sun, Shenghe Xu, Tao Li,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、セマンティックな類似性によってパスをランク付けし、セマンティックな類似性は下流のタスクに適用可能性の信頼性を示すものであると暗に仮定する。 本稿では,類似性に基づく検索を適用性に基づくルール選択に置き換える検索フレームワークであるタスクアラインド検索(TAG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.141210160384506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) ranks passages by semantic similarity to the input, implicitly assuming that semantic similarity is a reliable indication of applicability in downstream tasks. This assumption breaks down when task success depends not on topical relevance but on applying the correct rules, constraints, or procedural guidance. In such settings, the most useful context may be the rule triggered by the input rather than the most semantically similar passage. We propose Task-Aligned Retrieval (TAG), a retrieval framework that replaces similarity-based retrieval with applicability-based rule selection. TAG transforms source documents into traceable condition-action rules, identifies which rules apply to a given input through pairwise LLM judgments, and generates the output conditioned only on the selected actions. We empirically observe that across Wikipedia NPOV rewriting, HumanEval with PEP~8 compliance, and NBA transaction reasoning on RuleArena, TAG consistently outperforms standard RAG, with the largest gains in high-mismatch settings (up to 12.2\%) while reducing retrieved context by up to 93\%. These results suggest that, in rule- and instruction-governed tasks, retrieval should optimize for applicability rather than for semantic similarity alone.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、セマンティックな類似性によってパスをランク付けし、セマンティックな類似性は下流のタスクに適用可能性の信頼性を示すものであると暗に仮定する。 この仮定は、タスクの成功がトピックの関連性ではなく、正しいルール、制約、手続き的なガイダンスを適用することに依存している場合に破られる。 このような設定では、最も有用なコンテキストは、最も意味論的に類似したパスではなく、入力によって引き起こされるルールである。 本稿では,類似性に基づく検索を適用性に基づくルール選択に置き換える検索フレームワークであるタスクアラインド検索(TAG)を提案する。 TAGは、ソースドキュメントをトレース可能な条件-アクションルールに変換し、ペアワイズLSM判定によって与えられた入力にどのルールを適用するかを特定し、選択されたアクションにのみ適用された出力条件を生成する。 我々は、ウィキペディアのNPOV書き換え、PEP~8準拠のHumanEval、およびルールアリーナでのNBAトランザクション推論において、TAGは標準RAGを一貫して上回り、高いミスマッチ設定(最大12.2\%)で最大の利益を上げ、検索されたコンテキストを最大93\%削減したことを実証的に観察した。 これらの結果は、ルールと命令が支配されるタスクでは、検索はセマンティックな類似性のみではなく、適用性のために最適化されるべきであることを示している。

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