refrag-lite: トークン効率化されたRAGのためのRL選択的展開

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refrag-lite: トークン効率化されたRAGのためのRL選択的展開

refrag-lite: トークン効率化されたRAGのためのRL選択的展開

REFRAG論文の再実装であるrefrag-liteは、検索強化生成(RAG)のトークン効率を高めるために、取得した多数のチャンクをほとんど埋め込みに圧縮し、その中から強化学習で「展開すべき少数のチャンク」を選ぶポリシーを学習します。これによりトークン制約の下で回答品質を最大化することを目指したコンパクトで再現可能な実装を提供します（300字程度）。

https://github.com/n33levo/refrag-lite

概要

refrag-liteは、REFRAG（Rethinking RAG-based Decoding）を簡潔に再実装したオープンソースプロジェクトです。取得した多数の文書チャンクの大半を「単一埋め込み」に圧縮し、どのチャンクを全文トークンとして展開するかを強化学習で決定する選択的展開（selective expansion）を導入します。トークン予算が限られる状況で、重要な情報だけを展開してLLMの出力品質を維持しつつ通信・生成コストを削減することを目的としています。実験や再現のためのコードが軽量にまとまっており、RAGパイプラインに組み込んで検証できます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 15
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 取得チャンクの多くを単一埋め込みで圧縮し、通信・トークンコストを削減
  • 強化学習ベースのポリシーで「展開すべきチャンク」を選択
  • トークン予算下で回答品質を最大化する設計
  • 軽量な再現実装：DockerfileやMakefileで再現性を確保

技術的なポイント

refrag-liteの中核は「圧縮＋選択＋展開」というワークフローです。まず外部検索器やコレクションから取得した複数チャンクを、それぞれ全文を送る代わりに（多くは）単一のベクトル埋め込みに変換して保持します。この圧縮により、候補情報の概観は失わずに通信量やトークン消費を大きく抑えられます。次に、その埋め込み群を入力として強化学習ポリシーが作用し、与えられたトークン予算の中で「全文展開すべき少数のチャンク」を選びます。ポリシーの報酬設計は重要で、典型的には回答の品質（例えばLLMの生成に対する評価スコアやタスク固有の指標）と、消費トークン数やコストのペナルティを組み合わせてトレードオフを学習します。実装上は、RAGの生成経路をシミュレートしてポリシーの行動ごとに生成結果を取得し、報酬信号を返すループを回すことになります。refrag-liteはこの枠組みをコンパクトにまとめ、既存のRAGパイプライン（埋め込み器、検索、LLMデコーダ）に接続できるよう設計されています。トレードオフ分析や予算感度の評価、実運用での統合性（遅延・帯域・コスト）検討に使いやすい点も特徴です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • Dockerfile: file
  • LICENSE: file
  • Makefile: file
  • README.md: file

…他 10 ファイル

（ファイル数合計: 15）

使いどころ・応用例

  • モバイルやエッジ環境などトークン/帯域が制約されるサービスでのRAG活用
  • 大規模コーパスから効率的に知識を引き出すQAシステム
  • コスト制約下でのドキュメント要約や対話アシスタントの最適化 実験的検証やカスタム報酬設計を通じて、実用導入の方針決定に役立ちます。

限界と注意点

  • READMEに示された通り「再実装／拡張」の段階であり、大規模な実験や既存論文全機能の網羅は保証されません。
  • 強化学習を用いるため報酬設計や学習安定性のチューニングが必要です。
  • 実運用では埋め込み器や検索アルゴリズム、LLMの選定が結果に大きく影響します。

まとめ

トークン制約下でのRAG運用を実験的に試せる実用的な再現実装です（50字程度）。

リポジトリ情報：