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
- Effective and Efficient Conversation Retrieval for Dialogue State
Tracking with Implicit Text Summaries [51.11997829609478]
LLM (Large Language Models) を用いたDST (Few-shot dialogue state tracking) では,会話検索を効果的かつ効率的に行うことで,学習の迅速化を図っている。
従来は検索キーやクエリとして生の対話コンテキストを使用していた。
会話のテキスト要約に基づいて会話検索を行う。
LLMに基づく会話要約器がクエリとキー生成に採用され、効果的な内部製品探索が可能となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T14:31:17Z) - 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) - Retrieving Texts based on Abstract Descriptions [63.89087805237351]
埋め込みベクトル上の類似性検索は、クエリによる検索を可能にするが、埋め込みに反映される類似性は不定義であり、一貫性がない。
我々は,その内容の抽象的記述に基づいて文を検索する,明確に定義された一貫したタスクを同定する。
そこで本研究では,近隣の標準探索で使用する場合の精度を大幅に向上する代替モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-21T17:14:31Z) - 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) - Design Challenges for a Multi-Perspective Search Engine [44.48345943046946]
我々は、新しい視点指向文書検索パラダイムについて研究する。
目的を達成するために,自然言語理解の課題を議論し,評価する。
我々は,プロトタイプシステムを用いて,我々のパラダイムの有用性を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T18:59:57Z) - Database Search Results Disambiguation for Task-Oriented Dialog Systems [37.36255492341847]
本稿では,データベース検索結果の曖昧化に着目した新しい課題であるデータベース検索結果(DSR)の曖昧化を提案する。
この課題を研究するために、一般的なタスク指向のダイアログデータセット(MultiWOZとSGD)を拡張し、(a)事前に定義された文法を合成的に生成し、(b)サブセットのための人間のパラフレーズを収集する。
拡張ダイアログデータのトレーニングは、修正されていないターンのパフォーマンスを犠牲にすることなく、曖昧なシナリオに対処するモデルの能力を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T18:56:18Z)
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。