論文の概要: An Interactive Query Generation Assistant using LLM-based Prompt
Modification and User Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11226v1
- Date: Sun, 19 Nov 2023 04:42:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 21:32:58.556351
- Title: An Interactive Query Generation Assistant using LLM-based Prompt
Modification and User Feedback
- Title（参考訳）: LLMに基づくプロンプト修正とユーザフィードバックを用いた対話型クエリ生成アシスタント
- Authors: Kaustubh D. Dhole, Ramraj Chandradevan, Eugene Agichtein
- Abstract要約: 提案するインタフェースは,単言語および多言語文書コレクション上での対話型クエリ生成をサポートする,新しい検索インタフェースである。
このインタフェースにより、ユーザーは異なるLCMによって生成されたクエリを洗練し、検索したドキュメントやパスに対するフィードバックを提供し、より効果的なクエリを生成するプロンプトとしてユーザーのフィードバックを組み込むことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.461978375200102
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While search is the predominant method of accessing information, formulating
effective queries remains a challenging task, especially for situations where
the users are not familiar with a domain, or searching for documents in other
languages, or looking for complex information such as events, which are not
easily expressible as queries. Providing example documents or passages of
interest, might be easier for a user, however, such query-by-example scenarios
are prone to concept drift, and are highly sensitive to the query generation
method. This demo illustrates complementary approaches of using LLMs
interactively, assisting and enabling the user to provide edits and feedback at
all stages of the query formulation process. The proposed Query Generation
Assistant is a novel search interface which supports automatic and interactive
query generation over a mono-linguial or multi-lingual document collection.
Specifically, the proposed assistive interface enables the users to refine the
queries generated by different LLMs, to provide feedback on the retrieved
documents or passages, and is able to incorporate the users' feedback as
prompts to generate more effective queries. The proposed interface is a
valuable experimental tool for exploring fine-tuning and prompting of LLMs for
query generation to qualitatively evaluate the effectiveness of retrieval and
ranking models, and for conducting Human-in-the-Loop (HITL) experiments for
complex search tasks where users struggle to formulate queries without such
assistance.
- Abstract（参考訳）: 検索は情報にアクセスする主要な方法であるが、特にユーザがドメインに精通していない状況や、他の言語の文書を検索したり、クエリとして容易に表現できないイベントなどの複雑な情報を探す場合、効果的なクエリの定式化は難しい課題である。
しかし、このようなクエリ・バイ・サンプルのシナリオは、ドリフトの概念になりがちであり、クエリ生成メソッドに非常に敏感である。
このデモでは、llmをインタラクティブに使用し、ユーザがクエリ定式化プロセスのすべての段階で編集やフィードバックを提供するための補完的なアプローチを示す。
提案するクエリ生成アシスタントは,単言語および多言語文書コレクション上での対話型クエリ生成をサポートする新しい検索インタフェースである。
具体的には、提案した補助インタフェースにより、ユーザは異なるLCMによって生成されたクエリを洗練し、検索したドキュメントやパスに対するフィードバックを提供し、より効果的なクエリを生成するプロンプトとしてユーザのフィードバックを組み込むことができる。
提案するインタフェースは,検索モデルの有効性を定性的に評価するために,クエリ生成のためのllmの微調整と促進を探求する,複雑な検索タスクに対してhitl(human-in-the-loop)実験を行う上で有用な実験ツールである。
関連論文リスト
- IRLab@iKAT24: Learned Sparse Retrieval with Multi-aspect LLM Query Generation for Conversational Search [6.974395116689502]
iKAT 2024は、対話アシスタントの進化に焦点を当て、対話と応答をパーソナライズされたユーザー知識から適応することができる。
このトラックには、Personal Textual Knowledge Base(PTKB)と会話型AIタスク(通訳ランキングや応答生成など)が組み込まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-22T05:18:35Z) - Leveraging LLMs to Enable Natural Language Search on Go-to-market Platforms [0.23301643766310368]
販売者向けのZoominfo製品向けのソリューションの実装と評価を行い、自然言語による大規模言語モデルの実現を促す。
中間検索フィールドは、構文エラーの除去など、クエリ毎に多くの利点を提供する。
提案手法の有効性を実証するために, クローズド, オープンソース, 微調整 LLM モデルを用いた総合実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T03:58:38Z) - MM-Embed: Universal Multimodal Retrieval with Multimodal LLMs [78.5013630951288]
本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を用いた情報検索手法を提案する。
まず,16個の検索タスクを持つ10個のデータセットに対して,MLLMをバイエンコーダレトリバーとして微調整する。
我々は,MLLMレトリバーが提示するモダリティバイアスを軽減するために,モダリティを考慮したハードネガティブマイニングを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T20:06:34Z) - QueryBuilder: Human-in-the-Loop Query Development for Information Retrieval [12.543590253664492]
我々は、$textitQueryBuilder$という、インタラクティブな新しいシステムを提示します。
初心者の英語を話すユーザは、少量の労力でクエリを作成できる。
ユーザの情報要求に応じた言語間情報検索クエリを迅速に開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-07T00:46:58Z) - A Surprisingly Simple yet Effective Multi-Query Rewriting Method for Conversational Passage Retrieval [14.389703823471574]
本稿では,複数のクエリを生成するためのニューラルクエリリライターを提案する。
ビーム検索アルゴリズムの動作方法を活用し、追加コストなしで複数のクエリリライトを生成できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-27T07:43:03Z) - Prompt Optimization with EASE? Efficient Ordering-aware Automated Selection of Exemplars [66.823588073584]
大規模言語モデル(LLM)は、現実世界のアプリケーションで印象的な機能を示している。
これらの卓越した作品の品質は、パフォーマンスに大きな影響を与えます。
既存の方法は、先行注文がパフォーマンスに与える影響を適切に説明できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-25T08:23:05Z) - Leveraging Large Language Models for Multimodal Search [0.6249768559720121]
本稿では,Fashion200Kデータセット上での新たなパフォーマンスマイルストーンを実現する,新しいマルチモーダル検索モデルを提案する。
また,Large Language Models (LLM) を統合した新たな検索インタフェースを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T10:30:42Z) - Social Commonsense-Guided Search Query Generation for Open-Domain
Knowledge-Powered Conversations [66.16863141262506]
本稿では,ソーシャルコモンセンスによってガイドされたインターネット検索クエリ生成に焦点を当てた新しいアプローチを提案する。
提案フレームワークは,トピックトラッキング,コモンセンス応答生成,命令駆動クエリ生成を統合することで,受動的ユーザインタラクションに対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-22T16:14:56Z) - Decomposing Complex Queries for Tip-of-the-tongue Retrieval [72.07449449115167]
複雑なクエリは、コンテンツ要素(例えば、書籍の文字やイベント)、ドキュメントテキスト以外の情報を記述する。
この検索設定は舌の先端 (TOT) と呼ばれ、クエリと文書テキスト間の語彙的および意味的重複に依存するモデルでは特に困難である。
クエリを個別のヒントに分解し、サブクエリとしてルーティングし、特定の検索者にルーティングし、結果をアンサンブルすることで、このような複雑なクエリを扱うための、シンプルで効果的なフレームワークを導入します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:43:40Z) - Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models [139.242907155883]
大規模言語モデル(LLM)は、検索対象のパイプラインで強力なブラックボックスリーダーを動作させる。
この作業では、検索拡張LDMに対する以前の検索テーマ読み込みの代わりに、新しいフレームワークであるRewrite-Retrieve-Readを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:27:50Z) - Graph Enhanced BERT for Query Understanding [55.90334539898102]
クエリ理解は、ユーザの検索意図を探索し、ユーザが最も望まれる情報を発見できるようにする上で、重要な役割を果たす。
近年、プレトレーニング言語モデル (PLM) は様々な自然言語処理タスクを進歩させてきた。
本稿では,クエリコンテンツとクエリグラフの両方を活用可能な,グラフ強化事前学習フレームワークGE-BERTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-03T16:50:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。