SplatRAG 3+は、ローカルのガウス・スプラッティングメモリが、5,000件のUrban Dictionaryのスラング行を劣化なく保存しながらも、SciFactベンチマークにおいて高い検索精度を維持できることを示した。

  • システムはBM25と64次元のHNSWインデックスを持つ追記専用コールドログを使用しており、3次元フィールドはインデックスそのものではなくベクトルのPCA可視化として機能する。
  • 300件の主張に対するSciFact評価では、R@10が0.8804、nDCG@10が0.7624となり、以前の下限指標である0.88および0.75を上回った。
  • パフォーマンスの向上は、BM25と未使用だった次元を活用した完全な4096次元のQwen3-Embedding-8Bコサイン出力を組み合わせた逆位点融合（RRF）によって駆動された。
  • 評価フィルタにより、ドメイン固有のSciFact結果がスラングエントリによって汚染されないことが保証され、共有フィールド内で科学文書が明確に区別されていることが確認された。

これらの結果は、Lexical検索がSciFactにおいて依然として主要であり、ハイブリッド再ランク戦略が多様なデータタイプに対して個別のストレージを必要とせずに高次元埋め込み空間を効果的に活用できることを示している。