論文の概要: Keyword Augmented Retrieval: Novel framework for Information Retrieval integrated with speech interface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04205v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 12:44:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-09 16:30:27.921142
• Title: Keyword Augmented Retrieval: Novel framework for Information Retrieval integrated with speech interface
• Title（参考訳）: キーワード強化検索:音声インタフェースを統合した情報検索のための新しいフレームワーク
• Authors: Anupam Purwar and Rahul Sundar
• Abstract要約: 言語モデルを用いた構造化データと非構造化データの組み合わせによる幻覚なしに、迅速かつ低コストで回答を取得することは、大きなハードルになります。 本研究は,大規模言語モデルに提供すべきコンテキストの発見を増大させるキーワードベースの検索フレームワークを開発する。 コンテキストが設定されると、LLMはそれを使用して、Q&A用に調整されたプロンプトに基づいた回答を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Retrieving answers in a quick and low cost manner without hallucinations from a combination of structured and unstructured data using Language models is a major hurdle which prevents employment of Language models in knowledge retrieval automation. This becomes accentuated when one wants to integrate a speech interface. Besides, for commercial search and chatbot applications, complete reliance on commercial large language models (LLMs) like GPT 3.5 etc. can be very costly. In this work, authors have addressed this problem by first developing a keyword based search framework which augments discovery of the context to be provided to the large language model. The keywords in turn are generated by LLM and cached for comparison with keywords generated by LLM against the query raised. This significantly reduces time and cost to find the context within documents. Once the context is set, LLM uses that to provide answers based on a prompt tailored for Q&A. This research work demonstrates that use of keywords in context identification reduces the overall inference time and cost of information retrieval. Given this reduction in inference time and cost with the keyword augmented retrieval framework, a speech based interface for user input and response readout was integrated. This allowed a seamless interaction with the language model.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルを用いた構造化データと非構造化データの組み合わせによる幻覚なしに、迅速かつ低コストで回答を回収することは、知識検索自動化における言語モデルの利用を妨げる大きなハードルである。 これは、音声インターフェイスを統合したいときに強調される。 さらに、商用検索やチャットボットアプリケーションでは、GPT 3.5などの商用大規模言語モデル(LLM)への完全依存は非常にコストがかかる。 本稿では,まず,大規模言語モデルに提供すべき文脈の発見を促進するキーワードベースの検索フレームワークを開発することで,この問題に対処した。 そのキーワードは LLM が生成し、LLM が生成したクエリとの比較のためにキャッシュされる。 これはドキュメント内のコンテキストを見つけるための時間とコストを大幅に削減する。 コンテキストが設定されると、llmはq&a用に調整されたプロンプトに基づいて回答を提供する。 本研究は,コンテキスト識別におけるキーワードの使用が,情報検索の全体的な推論時間とコストを減少させることを示す。 このキーワード拡張検索フレームワークによる推論時間とコストの削減により、ユーザの入力と応答の読み出しのための音声ベースのインタフェースが統合された。 これにより言語モデルとのシームレスなインタラクションが可能になった。

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