論文の概要: RetrievalQA: Assessing Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Short-form Open-Domain Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16457v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 09:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 13:57:06.509787
• Title: RetrievalQA: Assessing Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Short-form Open-Domain Question Answering
• Title（参考訳）: RetrievalQA: 短期オープンドメイン質問応答に対する適応型検索拡張生成の評価
• Authors: Zihan Zhang, Meng Fang, Ling Chen
• Abstract要約: アダプティブ検索拡張生成(ARAG)は、不特定に検索するのではなく、クエリに対する検索の必要性を動的に決定することを目的としている。 この研究は、新しい世界とロングテール知識をカバーする1,271の短い形式の質問を含む、RetrievalQAというベンチマークを提示する。 本稿では,LLMが校正や追加訓練なしに検索の必要性を評価するのに役立つ,シンプルかつ効果的な手法であるTime-Aware Adaptive Retrieval (TA-ARE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.94807819416793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptive retrieval-augmented generation (ARAG) aims to dynamically determine the necessity of retrieval for queries instead of retrieving indiscriminately to enhance the efficiency and relevance of the sourced information. However, previous works largely overlook the evaluation of ARAG approaches, leading to their effectiveness being understudied. This work presents a benchmark, RetrievalQA, comprising 1,271 short-form questions covering new world and long-tail knowledge. The knowledge necessary to answer the questions is absent from LLMs; therefore, external information must be retrieved to answer correctly. This makes RetrievalQA a suitable testbed to evaluate existing ARAG methods. We observe that calibration-based methods heavily rely on threshold tuning, while vanilla prompting is inadequate for guiding LLMs to make reliable retrieval decisions. Based on our findings, we propose Time-Aware Adaptive Retrieval (TA-ARE), a simple yet effective method that helps LLMs assess the necessity of retrieval without calibration or additional training. The dataset and code will be available at \url{https://github.com/hyintell/RetrievalQA}
• Abstract（参考訳）: Adaptive Search-augmented Generation (ARAG) は、ソース情報の効率性と関連性を高めるために、無差別に検索する代わりに、クエリに対する検索の必要性を動的に決定することを目的としている。 しかし、従来の研究はARAGアプローチの評価を概ね見落としており、その効果が検討されている。 この研究は、新しい世界とロングテール知識をカバーする1,271の短い形式の質問を含む、RetrievalQAというベンチマークを提示する。 質問に答えるために必要な知識は LLM から欠落しているため、外部情報は正しく答えるために取り出さなければならない。 これにより、RetrievalQAは既存のARAGメソッドを評価するのに適したテストベッドとなる。 キャリブレーションに基づく手法はしきい値調整に大きく依存しているのに対し,バニラプロンプトはLLMを誘導して信頼性の高い検索決定を行うには不十分である。 本研究は,LLMが校正や追加訓練を伴わずに検索の必要性を評価するのに役立つ,シンプルかつ効果的な方法であるTA-ARE(Time-Aware Adaptive Retrieval)を提案する。 データセットとコードは \url{https://github.com/hyintell/retrievalqa} で入手できる。

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