論文の概要: When Knowledge Is Not Free: Cost-Aware Evidence Selection in Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02245v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 13:39:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:32.172877
• Title: When Knowledge Is Not Free: Cost-Aware Evidence Selection in Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 知識が自由でないとき--検索型世代におけるコストアウェアエビデンス選択
• Abstract要約: 検索された証拠がアクセスコストの層に割り当てられ、システムは明示的なエビデンスアクセス予算の下で答えなければならない。 本稿では, LLMがいつ取得するか, アクセスするレベル, 停止するタイミングを決定するエージェントコスト対応RAGについて検討する。 これらのことから,次世代のRAGシステムにおいて,コスト認識型エビデンス獲得が中心的な課題であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.80584946722667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) typically assumes that external knowledge is free, but many high-quality sources are paywalled, licensed, restricted, or otherwise costly to access. We introduce cost-aware RAG, a setting where retrieved evidence is assigned access-cost tiers and systems must answer under an explicit evidence-access budget. We instantiate this setting by augmenting MS MARCO v2.1 with access-friction tiers and evaluate budgeted evidence selection across general-domain and domain-specific QA benchmarks. Our results show that static selection is brittle: no fixed selector uniformly dominates, and larger budgets do not reliably improve answer quality, even when costly evidence is domain-matched. We then study agentic cost-aware RAG, where an LLM decides when to retrieve, which tier to access, and when to stop. Agents show strong promise as adaptive evidence-acquisition controllers, but their behavior remains highly model- and task-dependent. These findings suggest that cost-aware evidence acquisition is a central challenge for the next generation of RAG systems. All code and data are available at https://github.com/Mignonmy/Cost-Aware.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は通常、外部知識は無料であると仮定するが、多くの高品質ソースはペイウォール、ライセンス、制限、その他のアクセスに費用がかかる。 検索された証拠がアクセスコストの層に割り当てられ、システムは明示的なエビデンスアクセス予算の下で答えなければならない。 我々は、MS MARCO v2.1をアクセスフリクション層で拡張し、汎用ドメインおよびドメイン固有のQAベンチマーク間での予算付きエビデンス選択を評価することにより、この設定をインスタンス化する。 固定セレクタが一様に支配されず,また,コストのかかる証拠がドメインマッチングされた場合でも,より大きな予算で解答品質が確実に向上しない。 次に, LLMがいつ取得するか, アクセスするレベル, 停止するタイミングを決定するエージェントコスト対応RAGについて検討する。 エージェントはアダプティブ・エビデンス・アセプション・コントローラーとして強い約束を示すが、その振る舞いはモデルとタスクに依存している。 これらのことから,次世代のRAGシステムにおいて,コスト認識型エビデンス獲得が中心的な課題であることが示唆された。 すべてのコードとデータはhttps://github.com/Mignonmy/Cost-Aware.comで入手できる。

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