論文の概要: AbstRAG: Learning to Abstract for Retrieval Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09459v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 13:14:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:07.082806
• Title: AbstRAG: Learning to Abstract for Retrieval Problems
• Title（参考訳）: AbstRAG: 検索問題の抽象化を学ぶ
• Abstract要約: AbstRAGは、クエリ-エビデンスギャップを、式、概念、インテント-エビデンス、イベントタイプコンポーネントに分解する。 21対のブートストラップのコントラストのうち18のnDCG@10よりも優れており、生成精度は1.9%、5.2%、および4.0%向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.379898867224355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation often fails when the query, the document evidence, and the user's intent are expressed at different levels of abstraction. A query may ask about a class, a relation, or an event, while the document only states specific instances, indirect framings, or scoped formulations. We define this mismatch as an abstraction gap: the minimal set of typed assumptions required to align query intent with the available evidence. To close this gap, we introduce AbstRAG, which treats abstraction as an explicit retrieval object. AbstRAG decomposes the query--evidence gap into expression, conceptual, intent--evidence, and event-type components, and scores relevance by combining match quality, a query-independent utility prior, and the cost of the required bridges. Its central mechanism is reflective refinement: a critic diagnoses retrieval failures, localizes the failed abstraction operator, proposes a minimal stage-specific patch, and accepts the patch only under sufficiency and compression controls. Across three within-document retrieval benchmarks against seven baselines, AbstRAG outperforms on nDCG@10 in 18 of 21 paired-bootstrap contrasts and improves generation accuracy by 1.9%, 5.2%, and 4.0% across the three benchmarks; ablations confirm that reflective refinement drives most of the retrieval gain and the compression control alone reduces over-expansion false positives from 73.7% to 0% on a stress slice.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmentedジェネレーションは、クエリ、ドキュメントのエビデンス、ユーザの意図が異なる抽象化レベルで表現されるときに、しばしば失敗する。 クエリはクラス、リレーション、イベントについて尋ねることができるが、ドキュメントは特定のインスタンス、間接的なフレーミング、スコープ化された定式化のみを記述している。 私たちはこのミスマッチを抽象的なギャップとして定義します。クエリ意図と利用可能なエビデンスを一致させるために必要な型付き仮定の最小セットです。 このギャップを埋めるために、抽象を明示的な検索対象として扱うAbstRAGを導入する。 AbstRAGは、クエリ-エビデンスギャップを、表現、概念、インテント-エビデンス、イベントタイプコンポーネントに分解し、マッチ品質、クエリ非依存のユーティリティプリエント、必要なブリッジのコストを組み合わせることで、関連性を評価する。 批判者は検索障害を診断し、抽象演算子をローカライズし、最小ステージ固有のパッチを提案し、そのパッチを十分かつ圧縮制御下でのみ受け入れる。 7つのベースラインに対する3つのドキュメント内検索ベンチマークにおいて、AbstRAGは、21対のブートストラップの18のnDCG@10でパフォーマンスが向上し、3つのベンチマークで生成精度が1.9%、5.2%、4.0%向上した。

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