反復的RAGが理想的な根拠情報を凌駕するとき：科学分野におけるマルチホップ質問応答の診断的研究

要約

科学領域における複雑なマルチホップ推論において、反復的なRAG（検索拡張生成）が、理想的な全証拠を一度に与える静的なRAGを上回る条件を調査した研究。化学分野のデータセットを用いた実験の結果、反復的RAGは文脈過多の緩和や初期の仮説修正を可能にし、最大25.6ポイントの性能向上を実現することが示された。

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