AI要約 RAGシステムの性能はチャンクサイズや検索数など多数のハイパーパラメータに依存する。本論文はCDS4RAGと呼ぶ循環的・二重逐次型の最適化手法を提案し、retrieverとgenerator側のパラメータを交互に調整することで効率的に高精度なRAG構成を得る枠組みを示す。

EN This paper proposes CDS4RAG, a cyclic dual-sequential hyperparameter optimization method for Retrieval-Augmented Generation systems that alternately tunes retriever- and generator-side parameters to converge on high-quality configurations more efficiently than joint or random search.