Fugu-MT 論文翻訳(概要): Harnessing Retrieval-Augmented Generation (RAG) for Uncovering Knowledge Gaps

論文の概要: Harnessing Retrieval-Augmented Generation (RAG) for Uncovering Knowledge Gaps

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07796v1
Date: Tue, 12 Dec 2023 23:22:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-14 17:08:14.370476
Title: Harnessing Retrieval-Augmented Generation (RAG) for Uncovering Knowledge Gaps
Title（参考訳）: 知識ギャップの発見のためのRAG(Harnessing Retrieval-Augmented Generation)
Authors: Joan Figuerola Hurtado
Abstract要約: 本研究は,一貫した精度93%の関連提案を生成するためのRAGシステムの有効性を実証した。その結果,知識ギャップを識別し,理解することの価値が強調され,今後の課題が導かれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The paper presents a methodology for uncovering knowledge gaps on the internet using the Retrieval Augmented Generation (RAG) model. By simulating user search behaviour, the RAG system identifies and addresses gaps in information retrieval systems. The study demonstrates the effectiveness of the RAG system in generating relevant suggestions with a consistent accuracy of 93%. The methodology can be applied in various fields such as scientific discovery, educational enhancement, research development, market analysis, search engine optimisation, and content development. The results highlight the value of identifying and understanding knowledge gaps to guide future endeavours.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Retrieval Augmented Generation(RAG)モデルを用いて,インターネット上の知識ギャップを明らかにする手法を提案する。ユーザの検索行動をシミュレートすることで、RAGシステムは情報検索システムのギャップを特定し、対処する。本研究は,一致精度93%の関連提案の生成におけるragシステムの有効性を示す。この手法は、科学的発見、教育強化、研究開発、市場分析、検索エンジン最適化、コンテンツ開発といった様々な分野に適用することができる。その結果,知識ギャップを特定し,理解することの価値が強調された。

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