論文の概要: RAG-Fusion: a New Take on Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03367v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 21:19:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 17:53:49.234679
• Title: RAG-Fusion: a New Take on Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: rag-fusion: 検索型生成の新しいアプローチ
• Authors: Zackary Rackauckas
• Abstract要約: Infineonは、エンジニア、アカウントマネージャ、顧客が迅速に製品情報を取得する必要性を特定している。 この研究は人工知能(AI)と自然言語処理(NLP)の応用において大きな進歩をみせている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infineon has identified a need for engineers, account managers, and customers to rapidly obtain product information. This problem is traditionally addressed with retrieval-augmented generation (RAG) chatbots, but in this study, I evaluated the use of the newly popularized RAG-Fusion method. RAG-Fusion combines RAG and reciprocal rank fusion (RRF) by generating multiple queries, reranking them with reciprocal scores and fusing the documents and scores. Through manually evaluating answers on accuracy, relevance, and comprehensiveness, I found that RAG-Fusion was able to provide accurate and comprehensive answers due to the generated queries contextualizing the original query from various perspectives. However, some answers strayed off topic when the generated queries' relevance to the original query is insufficient. This research marks significant progress in artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) applications and demonstrates transformations in a global and multi-industry context.
• Abstract（参考訳）: Infineonは、エンジニア、アカウントマネージャ、顧客が迅速に製品情報を取得する必要性を特定している。 従来,この問題は検索強化型チャットボット(RAG)で対処されてきたが,本研究では新たに普及したRAG-Fusion法を用いて評価した。 RAG-Fusion は RAG と reciprocal rank fusion (RRF) を組み合わせて複数のクエリを生成し、それらを相互スコアに再分類し、文書とスコアを融合させる。 精度,関連性,包括性に関する回答を手動で評価することで,RAG-Fusionは,生成したクエリをさまざまな視点からコンテキスト化することによって,正確かつ包括的な回答を提供することができた。 しかし、生成したクエリと元のクエリとの関連性が不十分な場合、いくつかの回答はトピックから逸脱した。 この研究は、人工知能(ai)と自然言語処理(nlp)のアプリケーションにおける重要な進歩を示し、グローバルかつ多産業のコンテキストにおけるトランスフォーメーションを実証する。

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