CFS（条件付きフィールド減算）

Reddit r/artificial / 2026/5/9

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要点

CFS（Conditional Field Subtraction）は、これまでに選ばれた候補がすでに覆っている領域をペナルティすることで、より関連性の高い候補を選び出す手法です。
検索ランキング実験では、CFSをRRF（Reciprocal Rank Fusion）の候補に加えることで性能が改善し、特にNDCG@10とRecall@10の両方で上回りました。
mem0のadditive fusionに対して、rrf(cosine, BM25, CFS)はNDCG@10で+4.08pp、Recall@10で+5.43pp向上しました。
さらにrrf(cosine, BM25)に対しても、CFS追加によりNDCG@10で+1.15pp、Recall@10で+1.79ppの改善が報告されています。
具体的な詳細は関連ギスト（リンク先）で公開されています。

CFS は、過去の選択によってすでにカバーされている領域にペナルティを与えることで、関連する候補を選び出します。

検索ランキングにおける結果:

ベースラインの cosine top-K: NDCG@10 0.5123, Recall@10 0.6924
mem0 の加算的フュージョン: NDCG@10 0.4903, Recall@10 0.6625
rrf(cosine, BM25): NDCG@10 0.5196, Recall@10 0.6989
rrf(cosine, cos2, BM25): NDCG@10 0.5278, Recall@10 0.7060
rrf(cosine, BM25, CFS): NDCG@10 0.5311, Recall@10 0.7168

mem0 の加算的フュージョンに対して、rrf(cosine, BM25, CFS) は検索ランキングを +4.08 pp NDCG@10 と +5.43 pp Recall@10 改善します。

rrf(cosine, BM25) に対して、CFS を追加することで +1.15 pp NDCG@10 と +1.79 pp Recall@10 が寄与します。

https://gist.github.com/M-Garcia22/ff4ec80f5a08ca2fd9234bcc35804d1c

submitted by /u/mauro8342
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