論文の概要: TRACE: Accountable Agentic Retrieval for Source Discovery in Digital Archives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19897v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 08:44:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.172917
• Title: TRACE: Accountable Agentic Retrieval for Source Discovery in Digital Archives
• Title（参考訳）: TRACE: デジタルアーカイブにおけるソースディスカバリのための説明可能なエージェント検索
• Abstract要約: 我々は,歴史的コーパス上の説明可能な情報源発見を目的とした,訓練不要なエージェント検索フレームワークTRACEを紹介する。 このシステムは、フランス第三共和政時代の議会討論会と報道機関の間の政治談話の流通に関するプロジェクトであるDECIDONの文脈で開発された。 TRACE は R@10 = 0.856 と MRR = 0.653 を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08496348835248901
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Historical archives pose a difficult retrieval problem for retrievalaugmented generation systems: documents are OCR-degraded, heterogeneous across genres and sources, and require strong source traceability for scholarly and institutional use. We introduce TRACE, a training-free agentic retrieval framework designed for accountable source discovery over historical corpora. The system was developed in the context of DECIDON, an interdisciplinary project on the circulation of political discourse between parliamentary debates and the press during the French Third Republic, involving digitised historical collections and institutional use cases. The prototype is currently deployed internally within the project and accessible to 24 researchers across six partner institutions. We evaluate TRACE on HistoriQA-ThirdRepublic, a benchmark of 1,752 French historical questions over parliamentary debates and newspapers from 1887, with documents derived from Biblioth{è}que nationale de France digitised collections. TRACE achieves R@10 = 0.856 and MRR = 0.653, outperforming sparse, dense, graph-based, and agentic RAG baselines, with the largest gains on multi-hop and cross-corpus questions. At approximately $0.02 per question under the default hosted inference configuration, TRACE also remains economically feasible for heritage institutions, laboratories or companies that cannot rely on costly local GPU infrastructure. These results suggest that, for large digital libraries and archives, retrieval accountability and corpus-aware agent design can provide a practical alternative to heavier training-based or graph-construction approaches.
• Abstract（参考訳）: 文書はOCRに分解され、ジャンルや情報源にまたがる異質であり、学術的・制度的な使用には強力なソーストレーサビリティを必要とする。 我々は,歴史的コーパス上の説明可能な情報源発見を目的とした,訓練不要なエージェント検索フレームワークTRACEを紹介する。 この制度は、フランス第三共和政時代の議会討論会と報道機関の間の政治談話の流通に関する学際的プロジェクトであるDECIDONの文脈で開発された。 プロトタイプは現在、プロジェクト内部に配備されており、6つのパートナー機関の24人の研究者が利用できる。 我々は1887年の議会討論会と新聞に関する1,752の歴史的質問のベンチマークであるHistoriQA-ThirdRepublic上でTRACEを評価し、Biblioth{è}que nationale de Franceのデジタル化コレクションから得られた文書を入手した。 TRACE は R@10 = 0.856 と MRR = 0.653 を達成し、スパース、密度の高いグラフベース、エージェントRAG ベースラインを上回り、マルチホップとクロスコーパスの質問で最大の利益を得ている。 デフォルトの推論設定で1問あたり0.02ドルで、TRACEは、コストのかかるローカルGPUインフラストラクチャを頼りにしない遺産機関、研究所、企業でも経済的に実現可能である。 これらの結果は,大規模なデジタルライブラリやアーカイブでは,検索アカウンタビリティとコーパス対応エージェント設計が,より重いトレーニングベースやグラフ構築アプローチに代わる実用的な代替手段となることを示唆している。

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