論文の概要: Know Before You Fetch: Calibrated Retrieval-Budget Allocation for Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29959v1
• Date: Mon, 29 Jun 2026 08:36:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 18:07:16.130532
• Title: Know Before You Fetch: Calibrated Retrieval-Budget Allocation for Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: キャリブレーションによる検索予算の配分は、検索の強化に役立てる
• Authors: Zhe Dong, Fang Qin, Manish Shah, Yicheng Wang,
• Abstract要約: 適応RAGをキャリブレーションした検索予算配分として定式化する。 シーケンスログの確率とプレフィックスログの不確実性信号を正しさの確率に調整する。 シーケンスログの確率については、TriviaQAでは0.275から0.062に、NQでは0.643から0.009に、MS MARCOでは0.711から0.031に低下する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.60293484295824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) typically retrieves a fixed number of passages for every query. This is wasteful when the reader already knows the answer, and it can be harmful when irrelevant or partially relevant passages distract the reader. We formulate adaptive RAG as calibrated retrieval-budget allocation: given a query, decide whether to answer closed-book, retrieve a compact context (k=1), retrieve a full context (k=5), or abstain. The contribution is a probability interface rather than a new raw uncertainty signal. We calibrate sequence log-probability and prefix-logit uncertainty signals into probabilities of correctness, then use these probabilities for graded context selection, selective abstention, and explicit latency/token trade-offs. Across core QA experiments on TriviaQA, Natural Questions, and MS MARCO, with auxiliary PopQA motivation and Qwen/Llama family checks, diagnostic out-of-fold calibration improves probability quality dramatically: for sequence log-probability, ECE drops from 0.275 to 0.062 on TriviaQA, 0.643 to 0.009 on NQ, and 0.711 to 0.031 on MS MARCO. Graded retrieval improves full-context and passage-budget frontiers for both our signal and TARG-style prefix entropy/margin, while retrieval-call AUC remains essentially tied with binary gating because k=1 is still a retrieval call. Held-out train/validation/test threshold experiments report deployable operating points. At matched-accuracy frontier operating points, a measured cost model reveals that gating is not universally faster: it increases latency by about 27% on Qwen3-8B but saves about 8% on Qwen3-32B. These results support a nuanced view of adaptive RAG: calibrated confidence is best understood as a reusable interface for allocating retrieval budget under task and system constraints.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は通常、クエリ毎に一定数のパスを取得する。 これは、読者が既に答えを知っていれば無駄であり、無関係または部分的に関連したパスが読者を混乱させる場合、有害である可能性がある。 クエリを付与し、クローズドブックに回答するか、コンテクスト(k=1)を検索するか、フルコンテキスト(k=5)を検索するか、あるいは停止するかを決定する。 コントリビューションは、新しい生の不確実性信号ではなく、確率インターフェースである。 我々は、シーケンスログの確率とプレフィックスログの不確実性信号を正しさの確率に調整し、これらの確率を、グレード付きコンテキスト選択、選択的棄権、明示的なレイテンシ/トーケントレードオフに使用します。 TriviaQA、Nature Questions、MS MARCOのコアQA実験、補助的なPopQAモチベーションとQwen/Llamaファミリーチェック、診断のアウトオブフォールドキャリブレーションにより、確率品質が劇的に向上する。 グレード検索は、我々の信号とTARGスタイルのプレフィックスエントロピー/マージンの両方のフルコンテキストとパス予算フロンティアを改善し、一方、検索コールAUCは、k=1がまだ検索コールであるため、基本的にバイナリゲーティングと結びついている。 列車/検証/テストしきい値実験では、展開可能な運転点が報告されている。 Qwen3-8Bではレイテンシが約27%向上するが、Qwen3-32Bでは約8%削減される。 調整された信頼度は、タスクおよびシステム制約下での検索予算を割り当てるための再利用可能なインターフェースとして最もよく理解されている。

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