論文の概要: Improving Technical "How-to" Query Accuracy with Automated Search Results Verification and Reranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08860v1
• Date: Sat, 13 Apr 2024 00:20:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 18:22:57.598236
• Title: Improving Technical "How-to" Query Accuracy with Automated Search Results Verification and Reranking
• Title（参考訳）: 検索結果の自動検証と再ランク付けによる技術的「ハウツー」クエリ精度の向上
• Authors: Lei Ding, Jeshwanth Bheemanpally, Yi Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,オンライン技術支援検索結果の精度と関連性を改善するための新しい手法を提案する。 我々はまず,AIエージェントが検索結果のステップ・バイ・ステップの指示を,制御されたAndroid環境で解釈し実行できるようにするソリューションを開発した。 さらに,テスト手法の成功指標に基づいて検索結果を順序付けする機構に,エージェントの知見を組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.521071819941574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Many people use search engines to find online guidance to solve computer or mobile device problems. Users frequently encounter challenges in identifying effective solutions from search results, often wasting time trying ineffective solutions that seem relevant yet fail to solve the real problems. This paper introduces a novel approach to improving the accuracy and relevance of online technical support search results through automated search results verification and reranking. Taking "How-to" queries specific to on-device execution as a starting point, we first developed a solution that allows an AI agent to interpret and execute step-by-step instructions in the search results in a controlled Android environment. We further integrated the agent's findings into a reranking mechanism that orders search results based on the success indicators of the tested solutions. The paper details the architecture of our solution and a comprehensive evaluation of the system through a series of tests across various application domains. The results demonstrate a significant improvement in the quality and reliability of the top-ranked results. Our findings suggest a paradigm shift in how search engine ranking for online technical support help can be optimized, offering a scalable and automated solution to the pervasive challenge of finding effective and reliable online help.
• Abstract（参考訳）: 多くの人が、コンピュータやモバイルデバイスの問題を解決するために、オンラインガイダンスを見つけるために検索エンジンを使用しています。 ユーザは検索結果から効果的なソリューションを識別する上で、しばしば課題に遭遇する。 本稿では,オンライン技術支援検索の精度と妥当性を,自動検索結果検証と再評価により向上させる新しい手法を提案する。 オンデバイス実行に特有の「ハウツー」クエリを出発点として、我々はまず、AIエージェントが、制御されたAndroid環境で検索結果のステップバイステップ命令を解釈し実行できるようにするソリューションを開発した。 さらに,テスト手法の成功指標に基づいて検索結果を順序付けする機構に,エージェントの知見を組み込んだ。 本論文では,様々なアプリケーション領域にわたる一連のテストを通じて,ソリューションのアーキテクチャとシステム全体の評価について詳述する。 その結果,上位結果の品質と信頼性は著しく向上した。 我々の研究結果は、オンライン技術支援のための検索エンジンランキングの最適化にパラダイムシフトがあることを示唆し、効果的で信頼性の高いオンライン支援を見つけるという、広く普及している課題に対して、スケーラブルで自動化されたソリューションを提供する。

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