論文の概要: BM25 Wins at Scale: A Scaling Study of Retrieval-Augmented Generation Paradigms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.26497v2
• Date: Thu, 30 Jul 2026 07:49:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-31 12:52:12.26834
• Title: BM25 Wins at Scale: A Scaling Study of Retrieval-Augmented Generation Paradigms
• Title（参考訳）: BM25が大規模に勝利 - 検索拡張世代パラダイムのスケールスタディ
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG) は語彙と密度の検索、グラフベースのインデックス、エージェント検索にまたがる。 約450倍の大きさの28層を厳密に営巣するコーパスサイズの変化について検討した。 公式な正確性、構築とクエリトークン、レイテンシを測定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.909592273109453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) spans lexical and dense retrieval, graph-based indexing, and agentic search, but these paradigms are usually evaluated on different benchmarks at one corpus size, leaving their accuracy-cost scaling unclear. To bridge this gap, we present a controlled study that varies corpus size along 28 strictly nested tiers spanning roughly 450-fold, while holding questions and a fixed bedrock of relevant and adversarial documents unchanged. Under one reader model and one judging protocol, we measure official accuracy, construction and query tokens, and latency. The results reveal a scale-dependent crossover rather than an unconditional winner. File-System Agent leads at the smallest shared tiers, but its sequential exploration costs 39 times more query tokens at the bedrock and becomes less effective as the search space grows. Around 10 million corpus tokens, BM25 overtakes it and leads at every larger shared tier, with a margin approaching 20 points at full scale. BM25 also anchors the low-cost end of the Pareto frontier without LLM-based construction. Dense retrieval remains efficient but less accurate, whereas graph-based RAG encounters construction walls before deployment scale and its scalable variants remain below BM25 at shared tiers. Overall, corpus growth increasingly favors global candidate ranking: lexical retrieval is the strongest scalable default, while agentic reasoning works best after ranked discovery rather than in place of it.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は語彙と密度の検索、グラフベースのインデックス、エージェント検索にまたがるが、これらのパラダイムは通常、一つのコーパスサイズで異なるベンチマークで評価される。 このギャップを埋めるために,約450倍に及ぶ厳密なネスト層28のコーパスサイズを変化させるとともに,関連する文書と敵対文書の固定した岩盤を同時に保持する。 1つのリーダモデルと1つの判断プロトコルの下では、公式の精度、構築とクエリトークン、レイテンシを測定します。 その結果、無条件の勝者ではなく、スケール依存のクロスオーバーが明らかとなった。 ファイルシステムエージェントは最小の共有層をリードするが、シーケンシャルな探索は岩盤の39倍のクエリトークンを消費し、検索空間が拡大するにつれて効率が低下する。 約1000万のコーパストークンが、BM25に取って代わられ、すべての大きな共有層でリードし、マージンは全規模で20ポイントに近づいた。 BM25はまた、LPMをベースとした建設をせずにパレート・フロンティアの低コストの端を固定する。 密度検索は効率的だが精度は低いが、グラフベースのRAGは展開規模よりも前に建設の壁に遭遇し、拡張性のあるバリエーションはBM25以下である。 語彙検索は最もスケーラブルなデフォルトであり、エージェント推論は、その代わりではなく、ランク付けされた発見の後に最もうまく機能する。

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