論文の概要: Towards a \textbf{RAG}-based Summarization Agent for the Electron-Ion Collider

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15729v1
• Date: Sat, 23 Mar 2024 05:32:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 21:22:21.681710
• Title: Towards a \textbf{RAG}-based Summarization Agent for the Electron-Ion Collider
• Title（参考訳）: 電子イオン衝突型加速器におけるテキストbf{RAG}に基づく要約エージェントの実現に向けて
• Authors: Karthik Suresh, Neeltje Kackar, Luke Schleck, Cristiano Fanelli,
• Abstract要約: A Retrieval Augmented Generation (RAG)ベースのEIC用要約AI(RAGS4EIC)が開発中である。 このAIエージェントは情報を凝縮するだけでなく、関連する応答を効果的に参照する。 まず、関連するすべての実験情報を含む包括的ベクトルデータベースを問合せし、次に、Large Language Model(LLM)を用いて、ユーザクエリと検索データに基づく引用に富んだ簡潔な要約を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5504260452953508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The complexity and sheer volume of information encompassing documents, papers, data, and other resources from large-scale experiments demand significant time and effort to navigate, making the task of accessing and utilizing these varied forms of information daunting, particularly for new collaborators and early-career scientists. To tackle this issue, a Retrieval Augmented Generation (RAG)--based Summarization AI for EIC (RAGS4EIC) is under development. This AI-Agent not only condenses information but also effectively references relevant responses, offering substantial advantages for collaborators. Our project involves a two-step approach: first, querying a comprehensive vector database containing all pertinent experiment information; second, utilizing a Large Language Model (LLM) to generate concise summaries enriched with citations based on user queries and retrieved data. We describe the evaluation methods that use RAG assessments (RAGAs) scoring mechanisms to assess the effectiveness of responses. Furthermore, we describe the concept of prompt template-based instruction-tuning which provides flexibility and accuracy in summarization. Importantly, the implementation relies on LangChain, which serves as the foundation of our entire workflow. This integration ensures efficiency and scalability, facilitating smooth deployment and accessibility for various user groups within the Electron Ion Collider (EIC) community. This innovative AI-driven framework not only simplifies the understanding of vast datasets but also encourages collaborative participation, thereby empowering researchers. As a demonstration, a web application has been developed to explain each stage of the RAG Agent development in detail.
• Abstract（参考訳）: 文書、論文、データ、その他大規模な実験から得られた資源を包含する複雑さと膨大な量の情報は、ナビゲートするためのかなりの時間と労力を必要としており、特に新しい協力者や初期の科学者にとって、これらの様々な情報へのアクセスと活用のタスクが要求される。 この問題に対処するため、Retrieval Augmented Generation(RAG)ベースのEIC用要約AI(RAGS4EIC)が開発中である。 このAIエージェントは情報を凝縮するだけでなく、関連する応答を効果的に参照する。 まず、関連するすべての実験情報を含む包括的ベクトルデータベースを問合せし、次に、Large Language Model(LLM)を用いて、ユーザクエリと検索データに基づく引用に富んだ簡潔な要約を生成する。 RAGアセスメント(RAGA)スコアリング機構を用いて応答の有効性を評価する評価手法について述べる。 さらに、要約の柔軟性と精度を提供するプロンプトテンプレートベースの命令チューニングについて述べる。 重要なのは、この実装がワークフロー全体の基盤となるLangChainに依存していることです。 この統合により効率性とスケーラビリティが保証され、Electron Ion Collider (EIC)コミュニティ内のさまざまなユーザグループに対して、スムーズなデプロイメントとアクセシビリティが実現される。 この革新的なAI駆動のフレームワークは、膨大なデータセットの理解を単純化するだけでなく、協力的な参加を促進し、研究者を力づける。 実演として、RAGエージェント開発の各段階を詳細に説明するために、Webアプリケーションが開発されている。

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