AutoRAGTuner：RAGパイプラインを自動最適化する宣言的フレームワーク

arXiv cs.LG / 2026/5/6

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要点

AutoRAGTunerは、構築・実行・評価・最適化といったRetrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインのライフサイクル全体を自動で最適化する、宣言的で設定駆動のフレームワークである。
コンポーネント登録メカニズムとモジュール設計により、パイプラインの各段階を疎結合化し、さまざまなRAGアーキテクチャの部品を切り替えやすくしている。
異種データを統一するために、ノード・エッジ・ハイパーエッジなどの構造を扱えるよう、対象を原子的な要素として双方向ポインタで結び付けるDomain-Element Model（DEM）を提案している。
エンドツーエンドのハイパーパラメータ調整には適応的ベイズ最適化エンジンを統合し、バニラ型からグラフ型まで多様なRAGパイプラインでデフォルトのベースラインを一貫して上回る性能を示している。
RAGアーキテクチャの変更に伴うコードの手戻り（code churn）を最大95%削減できると報告しており、エンジニアリング負荷を下げつつ再利用性・発展性の高いRAGシステム構築を後押しする。