論文の概要: Concurrent Brainstorming & Hypothesis Satisfying: An Iterative Framework for Enhanced Retrieval-Augmented Generation (R2CBR3H-SR)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01835v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 17:01:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 13:35:08.727155
• Title: Concurrent Brainstorming & Hypothesis Satisfying: An Iterative Framework for Enhanced Retrieval-Augmented Generation (R2CBR3H-SR)
• Title（参考訳）: コンカレントブレインストーミングと仮説の満足: 拡張検索型生成(r2cbr3h-sr)のための反復的枠組み
• Authors: Arash Shahmansoori
• Abstract要約: 本研究では,革新的かつ反復的な検索拡張生成システムを提案する。 本手法は,ベクトル空間駆動型再分類機構と同時ブレーンストーミングを統合し,関連性の高い文書の検索を高速化する。 本研究は、知識集約型アプリケーションにおける資源効率の高い情報抽出と抽象化のための新しいベンチマークを定め、知的検索システムにおける最先端を推し進めるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.456877715768796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Addressing the complexity of comprehensive information retrieval, this study introduces an innovative, iterative retrieval-augmented generation system. Our approach uniquely integrates a vector-space driven re-ranking mechanism with concurrent brainstorming to expedite the retrieval of highly relevant documents, thereby streamlining the generation of potential queries. This sets the stage for our novel hybrid process, which synergistically combines hypothesis formulation with satisfying decision-making strategy to determine content adequacy, leveraging a chain of thought-based prompting technique. This unified hypothesize-satisfied phase intelligently distills information to ascertain whether user queries have been satisfactorily addressed. Upon reaching this criterion, the system refines its output into a concise representation, maximizing conceptual density with minimal verbosity. The iterative nature of the workflow enhances process efficiency and accuracy. Crucially, the concurrency within the brainstorming phase significantly accelerates recursive operations, facilitating rapid convergence to solution satisfaction. Compared to conventional methods, our system demonstrates a marked improvement in computational time and cost-effectiveness. This research advances the state-of-the-art in intelligent retrieval systems, setting a new benchmark for resource-efficient information extraction and abstraction in knowledge-intensive applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,包括的情報検索の複雑さに対処し,革新的で反復的な検索強化生成システムを提案する。 提案手法は,ベクトル空間駆動型再ランク機構と同時ブレーンストーミングを統合し,関連性の高い文書の検索を高速化し,潜在的クエリ生成の合理化を図る。 このプロセスは、仮説定式化と満足度決定戦略を相乗的に組み合わせて、コンテントの妥当性を判断し、思考に基づく一連のプロンプト技術を活用する。 この統合された仮説満足フェーズは、ユーザクエリが十分に対処されたかどうかを確認するために情報をインテリジェントに蒸留する。 この基準に達すると、システムは出力を簡潔な表現に洗練し、最小の冗長度で概念密度を最大化する。 ワークフローの反復性は、プロセスの効率性と正確性を高める。 重要なことに、ブレインストーミングフェーズにおける並行性は再帰的な操作を著しく加速し、ソリューション満足度への迅速な収束を促進する。 従来の手法と比較して,計算時間とコスト効率が著しく向上したことを示す。 本研究は、知識集約型アプリケーションにおける資源効率の高い情報抽出と抽象化のための新しいベンチマークを定め、知的検索システムにおける最先端を推し進める。

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