論文の概要: Knowledge Refinement via Interaction Between Search Engines and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07402v1
• Date: Fri, 12 May 2023 11:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 13:09:07.855403
• Title: Knowledge Refinement via Interaction Between Search Engines and Large Language Models
• Title（参考訳）: 検索エンジンと大規模言語モデル間の相互作用による知識のリファインメント
• Authors: Jiazhan Feng, Chongyang Tao, Xiubo Geng, Tao Shen, Can Xu, Guodong Long, Dongyan Zhao, Daxin Jiang
• Abstract要約: InteRは、検索エンジン(SE)と大規模言語モデル(LLM)の相互作用を通じて知識の洗練を促進する新しいフレームワークである。 InteRは、関連性判定によらず、最先端の手法よりも優れたゼロショット文書検索性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.32754416072659
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information retrieval (IR) plays a crucial role in locating relevant resources from vast amounts of data, and its applications have evolved from traditional knowledge bases to modern search engines (SEs). The emergence of large language models (LLMs) has further revolutionized the field by enabling users to interact with search systems in natural language. In this paper, we explore the advantages and disadvantages of LLMs and SEs, highlighting their respective strengths in understanding user-issued queries and retrieving up-to-date information. To leverage the benefits of both paradigms while circumventing their limitations, we propose InteR, a novel framework that facilitates knowledge refinement through interaction between SEs and LLMs. InteR allows SEs to refine knowledge in query using LLM-generated summaries and enables LLMs to enhance prompts using SE-retrieved documents. This iterative refinement process augments the inputs of SEs and LLMs, leading to more accurate retrieval. Experimental evaluations on two large-scale retrieval benchmarks demonstrate that InteR achieves superior zero-shot document retrieval performance compared to state-of-the-art methods, regardless of the use of relevance judgement.
• Abstract（参考訳）: 情報検索(IR)は大量のデータから関連資源を抽出する上で重要な役割を担い、その応用は従来の知識ベースから現代の検索エンジン(SE)へと進化してきた。 大規模言語モデル(llms)の出現は、ユーザーが自然言語で検索システムと対話できるようにすることで、この分野をさらに変革させた。 本稿では,LLMとSEの長所と短所を考察し,ユーザ発行クエリの理解と最新情報検索におけるそれぞれの強みを強調した。 制約を回避しつつ両方のパラダイムの利点を活用するために,SEとLLMの相互作用を通じて知識の洗練を促進する新しいフレームワークであるInteRを提案する。 InteRは、SEがLLM生成したサマリを使用してクエリの知識を洗練し、SE検索されたドキュメントを使用したプロンプトの強化を可能にする。 この反復的精錬プロセスはSEとLSMの入力を増大させ、より正確な検索につながる。 2つの大規模検索ベンチマークによる実験結果から,InteRは関連性判定によらず,最先端の手法よりも優れたゼロショット文書検索性能が得られることが示された。

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