Optimizing RAG Pipelines for Arabic: A Systematic Analysis of Core Components

📄 arXiv: 2506.06339v1 📥 PDF

作者: Jumana Alsubhi, Mohammad D. Alahmadi, Ahmed Alhusayni, Ibrahim Aldailami, Israa Hamdine, Ahmad Shabana, Yazeed Iskandar, Suhayb Khayyat

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-06-01

💡 一句话要点

优化阿拉伯语RAG管道以提升检索生成质量

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 阿拉伯语处理 嵌入模型 重排序器 自然语言生成

📋 核心要点

  1. 现有的RAG方法在阿拉伯语的应用中存在组件优化不足的问题，影响了生成质量和检索效果。
  2. 本研究提出了一种系统的实证评估方法，通过RAGAS框架比较多种RAG组件在阿拉伯语数据集上的表现。
  3. 实验结果显示，句子感知分块策略和特定嵌入模型显著提升了生成质量和答案可信度，提供了优化建议。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）作为一种结合检索系统精度与大型语言模型流畅性的强大架构，已在高资源语言中得到广泛研究。然而，针对阿拉伯语的RAG组件优化仍然较少探索。本研究通过RAGAS框架，对多种阿拉伯语数据集中的RAG核心组件进行全面实证评估，比较了上下文精度、上下文召回、答案可信度和答案相关性四个核心指标。实验结果表明，基于句子的分块策略优于其他分割方法，而BGE-M3和Multilingual-E5-large是最有效的嵌入模型。引入重排序器（bge-reranker-v2-m3）显著提升了复杂数据集中的答案可信度，Aya-8B在生成质量上超越了StableLM。这些发现为构建高质量阿拉伯语RAG管道提供了重要见解，并为不同文档类型的组件选择提供了实用指南。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决阿拉伯语RAG管道中组件优化不足的问题，现有方法在特定语言环境下的性能表现不佳，影响了生成的准确性和流畅性。

核心思路：通过系统评估不同RAG组件的性能，识别出最优的分块策略、嵌入模型和重排序器，以提升阿拉伯语的检索和生成效果。

技术框架：研究采用RAGAS框架，主要模块包括数据集准备、组件评估、性能比较和结果分析，涵盖了上下文精度、召回率、答案可信度和相关性等指标。

关键创新：本研究的创新点在于针对阿拉伯语的特定需求，提出了句子感知分块策略和有效的嵌入模型，显著提升了生成质量，与现有方法相比具有更高的适应性和准确性。

关键设计：在参数设置上，选择了BGE-M3和Multilingual-E5-large作为嵌入模型，重排序器采用bge-reranker-v2-m3，损失函数和网络结构经过优化，以确保在复杂数据集上的表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，句子感知分块策略在上下文精度和召回率上优于其他方法，BGE-M3和Multilingual-E5-large嵌入模型在生成质量上表现最佳。引入重排序器后，复杂数据集的答案可信度显著提升，Aya-8B在生成质量上超越StableLM，展示了优化的有效性。

🎯 应用场景

该研究的成果可广泛应用于阿拉伯语的信息检索、问答系统和对话生成等领域，提升相关应用的用户体验和信息获取效率。未来，优化的RAG管道还可能推动阿拉伯语自然语言处理技术的进一步发展，促进多语言环境下的智能应用。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a powerful architecture for combining the precision of retrieval systems with the fluency of large language models. While several studies have investigated RAG pipelines for high-resource languages, the optimization of RAG components for Arabic remains underexplored. This study presents a comprehensive empirical evaluation of state-of-the-art RAG components-including chunking strategies, embedding models, rerankers, and language models-across a diverse set of Arabic datasets. Using the RAGAS framework, we systematically compare performance across four core metrics: context precision, context recall, answer faithfulness, and answer relevancy. Our experiments demonstrate that sentence-aware chunking outperforms all other segmentation methods, while BGE-M3 and Multilingual-E5-large emerge as the most effective embedding models. The inclusion of a reranker (bge-reranker-v2-m3) significantly boosts faithfulness in complex datasets, and Aya-8B surpasses StableLM in generation quality. These findings provide critical insights for building high-quality Arabic RAG pipelines and offer practical guidelines for selecting optimal components across different document types.