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

针对阿拉伯语，系统分析RAG Pipeline核心组件并优化性能

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

关键词: RAG Pipeline 阿拉伯语 信息检索 语言模型 嵌入模型 重排序 RAGAS框架

📋 核心要点

  1. 现有RAG方法在阿拉伯语上的优化不足，面临分块、嵌入、重排序和生成等组件选择的挑战。
  2. 该研究系统评估了各种RAG组件在阿拉伯语数据集上的性能，旨在找到最佳组件组合。
  3. 实验结果表明，句子感知分块、BGE-M3/Multilingual-E5-large嵌入模型和bge-reranker-v2-m3重排序器能有效提升阿拉伯语RAG性能。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）已成为结合检索系统精度与大型语言模型流畅性的强大架构。虽然已有研究探索了高资源语言的RAG Pipeline，但针对阿拉伯语的RAG组件优化仍未得到充分研究。本研究对最先进的RAG组件（包括分块策略、嵌入模型、重排序器和语言模型）进行了全面的实证评估，涵盖了多样化的阿拉伯语数据集。使用RAGAS框架，我们系统地比较了四个核心指标的性能：上下文精确度、上下文召回率、答案忠实度和答案相关性。实验表明，句子感知分块优于所有其他分割方法，而BGE-M3和Multilingual-E5-large是最有效的嵌入模型。包含重排序器（bge-reranker-v2-m3）显著提高了复杂数据集中答案的忠实度，并且Aya-8B在生成质量上超过了StableLM。这些发现为构建高质量的阿拉伯语RAG Pipeline提供了关键见解，并为跨不同文档类型选择最佳组件提供了实用指南。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决阿拉伯语RAG Pipeline中组件选择和优化的问题。现有方法在高资源语言上表现良好，但直接应用于阿拉伯语时效果不佳，原因在于阿拉伯语的语言特性以及缺乏针对阿拉伯语的RAG组件优化研究。因此，需要系统地评估各种RAG组件在阿拉伯语上的性能，并找到最佳组合。

核心思路：论文的核心思路是通过全面的实证评估，比较不同分块策略、嵌入模型、重排序器和语言模型在阿拉伯语数据集上的性能。通过RAGAS框架的四个核心指标（上下文精确度、上下文召回率、答案忠实度和答案相关性）来量化评估结果，从而为构建高质量的阿拉伯语RAG Pipeline提供指导。

技术框架：该研究采用标准的RAG Pipeline架构，主要包含以下几个阶段：1) 文档分块：使用不同的分块策略将文档分割成块。2) 嵌入：使用不同的嵌入模型将文本块转换为向量表示。3) 检索：根据用户查询，检索与查询相关的文本块。4) 重排序：使用重排序器对检索到的文本块进行排序，提高相关性。5) 生成：使用语言模型根据检索到的文本块生成答案。

关键创新：该研究最重要的创新点在于针对阿拉伯语RAG Pipeline的系统性评估。之前的研究主要集中在高资源语言上，而该研究首次全面地评估了各种RAG组件在阿拉伯语上的性能，并提供了针对阿拉伯语的优化建议。此外，该研究还发现了一些针对阿拉伯语的特定优化策略，例如句子感知分块的有效性。

关键设计：在实验设计方面，论文选择了多样化的阿拉伯语数据集，并使用RAGAS框架进行评估。RAGAS框架提供了四个核心指标，可以全面地评估RAG Pipeline的性能。在组件选择方面，论文考虑了各种主流的分块策略、嵌入模型、重排序器和语言模型。此外，论文还对不同的组件组合进行了评估，以找到最佳的RAG Pipeline配置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，句子感知分块优于其他分块方法，BGE-M3和Multilingual-E5-large是最有效的嵌入模型。在复杂数据集中，使用bge-reranker-v2-m3重排序器能显著提高答案的忠实度。Aya-8B在生成质量上优于StableLM。这些发现为构建高性能的阿拉伯语RAG Pipeline提供了重要指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要处理阿拉伯语文本的场景，例如智能客服、信息检索、文档摘要、机器翻译等。通过优化RAG Pipeline，可以提高这些应用在阿拉伯语上的性能，从而更好地服务于阿拉伯语用户。未来，该研究可以扩展到其他低资源语言，并探索更先进的RAG技术。

📄 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.