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Predictable Failure in Multi-Hop Retrieval: Score-Distributional Confidence Scoring and Abstention
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- Research shows multi-hop retrieval failures cluster predictably by query structure, enabling confidence scoring without extra LLM calls to reduce confident-wrong answers.
- なぜ重要か
- Engineers building retrieval systems need this when balancing accuracy and cost in multi-hop question answering across dense and LLM-judge architectures.
- 注意点
- The method's feature importance varies by dataset; models trained on one benchmark show minimal transfer loss but optimal features differ across datasets.
- llm
- retrieval
- eval
この話題の背景にあるパターン
- Query Transformation Retrieval
- Structure-Aware Codebase Retrieval (Repo Map)
- Multi-Criteria Weighted Scoring
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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