Fugu-MT 論文翻訳(概要): Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers

論文の概要: Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07220v2
Date: Sun, 4 Aug 2024 15:32:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-06 23:16:45.862936
Title: Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers
Title（参考訳）: Blended RAG: セマンティック検索とハイブリッドクエリベースの検索によるRAG(Retriever-Augmented Generation)精度の向上
Authors: Kunal Sawarkar, Abhilasha Mangal, Shivam Raj Solanki,
Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) で文書のプライベートな知識基盤を注入し、生成的Q&A (Question-Answering) システムを構築するための一般的なアプローチである。本稿では,Vector インデックスや Sparse インデックスなどのセマンティック検索手法をハイブリッドクエリ手法と組み合わせた 'Blended RAG' 手法を提案する。本研究は,NQ や TREC-COVID などの IR (Information Retrieval) データセットの検索結果の改善と,新たなベンチマーク設定を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a prevalent approach to infuse a private knowledge base of documents with Large Language Models (LLM) to build Generative Q\&A (Question-Answering) systems. However, RAG accuracy becomes increasingly challenging as the corpus of documents scales up, with Retrievers playing an outsized role in the overall RAG accuracy by extracting the most relevant document from the corpus to provide context to the LLM. In this paper, we propose the 'Blended RAG' method of leveraging semantic search techniques, such as Dense Vector indexes and Sparse Encoder indexes, blended with hybrid query strategies. Our study achieves better retrieval results and sets new benchmarks for IR (Information Retrieval) datasets like NQ and TREC-COVID datasets. We further extend such a 'Blended Retriever' to the RAG system to demonstrate far superior results on Generative Q\&A datasets like SQUAD, even surpassing fine-tuning performance.
Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) で文書のプライベートな知識基盤を注入し、生成的Q\&A (Question-Answering) システムを構築するための一般的なアプローチである。しかし、文書のコーパスが拡大するにつれて、RAGの精度はますます難しくなり、レトリバーは、コーパスから最も関連性の高い文書を抽出し、LCMにコンテキストを提供することにより、RAGの精度において大きすぎる役割を担っている。本稿では,Dense Vector index や Sparse Encoder index などのセマンティック検索手法を併用した 'Blended RAG' 手法を提案する。本研究は,NQ や TREC-COVID などの IR (Information Retrieval) データセットの検索結果の改善と,新たなベンチマーク設定を行う。このような「ブレンドレトリバー」をRAGシステムに拡張し、SQUADのような生成Q\&Aデータセットにおいてより優れた結果を示し、微調整性能を上回ります。

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