論文の概要: HiQA: A Hierarchical Contextual Augmentation RAG for Multi-Documents QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01767v2
• Date: Tue, 24 Sep 2024 08:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 05:06:11.888616
• Title: HiQA: A Hierarchical Contextual Augmentation RAG for Multi-Documents QA
• Title（参考訳）: HiQA: マルチドキュメントQAのための階層的コンテキスト拡張RAG
• Authors: Xinyue Chen, Pengyu Gao, Jiangjiang Song, Xiaoyang Tan,
• Abstract要約: コンテンツにカスケードメタデータと複数ルート検索機構を統合した,高度な多文書質問応答(MDQA)フレームワークであるHiQAを提案する。 また、MDQAの評価と研究を行うMasQAというベンチマークもリリースしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.000411428297813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) has rapidly advanced the language model field, particularly in question-answering (QA) systems. By integrating external documents during the response generation phase, RAG significantly enhances the accuracy and reliability of language models. This method elevates the quality of responses and reduces the frequency of hallucinations, where the model generates incorrect or misleading information. However, these methods exhibit limited retrieval accuracy when faced with numerous indistinguishable documents, presenting notable challenges in their practical application. In response to these emerging challenges, we present HiQA, an advanced multi-document question-answering (MDQA) framework that integrates cascading metadata into content and a multi-route retrieval mechanism. We also release a benchmark called MasQA to evaluate and research in MDQA. Finally, HiQA demonstrates the state-of-the-art performance in multi-document environments.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、特にQAシステムにおいて、言語モデル分野を急速に進歩させてきた。 応答生成フェーズにおいて外部文書を統合することにより、RAGは言語モデルの精度と信頼性を大幅に向上させる。 この方法は応答の質を高め、モデルが誤ったあるいは誤解を招く情報を生成する幻覚の頻度を減少させる。 しかし、これらの手法は、多くの識別不可能な文書に直面する場合の検索精度が限られており、実用上顕著な課題が提示されている。 これらの課題に対応するため、我々は、カスケードメタデータをコンテンツとマルチルート検索機構に統合する高度な多文書質問回答(MDQA)フレームワーク、HiQAを提案する。 また、MDQAの評価と研究を行うMasQAというベンチマークもリリースしました。 最後に、HiQAはマルチドキュメント環境における最先端のパフォーマンスを実証する。

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