論文の概要: When Context Misleads: Intent-Guided Decoding for Robust Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.16515v1
• Date: Mon, 17 Aug 2026 12:56:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.700689
• Title: When Context Misleads: Intent-Guided Decoding for Robust Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: コンテキストミス:ロバスト検索拡張生成のためのIntent-Guided Decoding
• Abstract要約: Intent-Guided Decodingは、検索したコンテキストとパラメトリックメモリをユーザ意図に応じて調停する。 IGDはファクトリカバリを大幅に改善し、ダイレクトRAGよりも65.4ポイントの利得を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.171282546185869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) improves large language models by grounding generation in external evidence, but it also introduces a source trust problem: retrieved context may be useful, irrelevant, or even misleading. Existing RAG systems often apply a fixed trust policy toward retrieved evidence, which can either over-trust incorrect context or underuse context when the user explicitly asks for context-following behavior. Therefore, we propose Intent-Guided Decoding (IGD), a framework that arbitrates between retrieved context and parametric memory according to user intent. IGD uses answer-level filtering and token-level correction to steer the final decoding trajectory between retrieved context and parametric memory. We evaluate IGD on three faithful QA benchmarks and three factual-conflict benchmarks across five LLMs, IGD substantially improves factual recovery, achieving gains of up to 65.4 percentage points on factual-conflict benchmarks over Direct RAG, while preserving or improving strict context-following behavior, this findings highlight the importance of balancing factuality and faithfulness in RAG.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部の証拠を根拠として大規模な言語モデルを改善するが、ソース信頼の問題も導入している。 既存のRAGシステムは、取得した証拠に対して固定された信頼ポリシーを適用することが多く、ユーザが明示的にコンテキスト追従行動を要求するときに、過度に不正確なコンテキストまたは未使用のコンテキストを信頼することができる。 そこで本研究では,検索したコンテキストとパラメトリックメモリをユーザ意図に応じて調停するフレームワークであるIntent-Guided Decoding (IGD)を提案する。 IGDは応答レベルのフィルタリングとトークンレベルの補正を使用して、取得したコンテキストとパラメトリックメモリの間の最終的な復号軌道を操る。 IGDは3つの忠実なQAベンチマークと5つのLCMにわたる3つの実り衝突ベンチマークで評価し、IGDは実りの回復を著しく改善し、直接RAG上の実り衝突ベンチマークで最大65.4ポイント向上し、厳密な文脈追従行動の保存または改善はRAGにおける実りのバランスと忠実さの重要性を浮き彫りにしている。

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