論文の概要: Improving Retrieval for RAG based Question Answering Models on Financial Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07221v2
• Date: Thu, 1 Aug 2024 03:02:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-02 18:59:12.656030
• Title: Improving Retrieval for RAG based Question Answering Models on Financial Documents
• Title（参考訳）: 財務文書におけるRAGに基づく質問応答モデルの検索改善
• Authors: Spurthi Setty, Harsh Thakkar, Alyssa Lee, Eden Chung, Natan Vidra,
• Abstract要約: 本稿では,RAGパイプラインの既存の制約について検討し,テキスト検索の方法を紹介する。 高度なチャンキングテクニック、クエリ拡張、メタデータアノテーションの組み込み、再ランク付けアルゴリズムの適用、埋め込みアルゴリズムの微調整などの戦略を練っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.046603287532620746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The effectiveness of Large Language Models (LLMs) in generating accurate responses relies heavily on the quality of input provided, particularly when employing Retrieval Augmented Generation (RAG) techniques. RAG enhances LLMs by sourcing the most relevant text chunk(s) to base queries upon. Despite the significant advancements in LLMs' response quality in recent years, users may still encounter inaccuracies or irrelevant answers; these issues often stem from suboptimal text chunk retrieval by RAG rather than the inherent capabilities of LLMs. To augment the efficacy of LLMs, it is crucial to refine the RAG process. This paper explores the existing constraints of RAG pipelines and introduces methodologies for enhancing text retrieval. It delves into strategies such as sophisticated chunking techniques, query expansion, the incorporation of metadata annotations, the application of re-ranking algorithms, and the fine-tuning of embedding algorithms. Implementing these approaches can substantially improve the retrieval quality, thereby elevating the overall performance and reliability of LLMs in processing and responding to queries.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)による正確な応答生成の有効性は、特に検索拡張生成(RAG)技術を用いる場合、提供される入力の品質に大きく依存する。 RAGは、最も関連性の高いテキストチャンクをベースクエリにソーシングすることで、LLMを強化します。 近年LLMの応答品質が著しく向上しているにもかかわらず、利用者はいまだに不正確さや無関係な回答に遭遇することがある。 LLMの有効性を高めるためには、RAGプロセスの洗練が不可欠である。 本稿では,RAGパイプラインの既存の制約について検討し,テキスト検索の方法を紹介する。 高度なチャンキングテクニック、クエリ拡張、メタデータアノテーションの組み込み、再ランク付けアルゴリズムの適用、埋め込みアルゴリズムの微調整などの戦略を練っている。 これらのアプローチを実装することで、検索品質が大幅に向上し、クエリの処理および応答におけるLCMの全体的なパフォーマンスと信頼性が向上する。

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