論文の概要: ERATTA: Extreme RAG for Table To Answers with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03963v4
• Date: Sun, 17 Nov 2024 07:23:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:41.179935
• Title: ERATTA: Extreme RAG for Table To Answers with Large Language Models
• Title（参考訳）: ERATTA: 大規模言語モデルで答えるテーブルのための極端なRAG
• Authors: Sohini Roychowdhury, Marko Krema, Anvar Mahammad, Brian Moore, Arijit Mukherjee, Punit Prakashchandra,
• Abstract要約: 検索拡張現実(RAG)を備えた大規模言語モデル(LLM)は、スケーラブルな生成AIソリューションに最適な選択肢である。 本研究では,データ認証,ユーザクエリルーティング,データ検索,エンタープライズデータテーブルからの質問応答機能へのカスタムプロンプトを実現するために,複数のLLMを起動可能なLLMベースのユニークなシステムを提案する。 提案するシステムと評価基準は,持続可能性,財務状況,ソーシャルメディア領域において,数百のユーザクエリに対して,90%以上の信頼性スコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3318204310917532
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) with retrieval augmented-generation (RAG) have been the optimal choice for scalable generative AI solutions in the recent past. Although RAG implemented with AI agents (agentic-RAG) has been recently popularized, its suffers from unstable cost and unreliable performances for Enterprise-level data-practices. Most existing use-cases that incorporate RAG with LLMs have been either generic or extremely domain specific, thereby questioning the scalability and generalizability of RAG-LLM approaches. In this work, we propose a unique LLM-based system where multiple LLMs can be invoked to enable data authentication, user-query routing, data-retrieval and custom prompting for question-answering capabilities from Enterprise-data tables. The source tables here are highly fluctuating and large in size and the proposed framework enables structured responses in under 10 seconds per query. Additionally, we propose a five metric scoring module that detects and reports hallucinations in the LLM responses. Our proposed system and scoring metrics achieve >90% confidence scores across hundreds of user queries in the sustainability, financial health and social media domains. Extensions to the proposed extreme RAG architectures can enable heterogeneous source querying using LLMs.
• Abstract（参考訳）: 検索拡張現実(RAG)を備えた大規模言語モデル(LLM)は、近年、スケーラブルな生成AIソリューションに最適な選択肢となっている。 AIエージェント(agentic-RAG)で実装されたRAGは、最近普及しているが、エンタープライズレベルのデータプラクティスの不安定なコストと信頼性の低いパフォーマンスに悩まされている。 LLMにRAGを組み込んだ既存のほとんどのユースケースは、汎用的あるいは極端にドメイン固有であり、RAG-LLMアプローチのスケーラビリティと一般化性に疑問を呈している。 本研究では,データ認証,ユーザクエリルーティング,データ検索,エンタープライズデータテーブルからの質問応答機能へのカスタムプロンプトを実現するために,複数のLCMを起動可能な,ユニークなLCMベースのシステムを提案する。 ここでのソーステーブルは高度に変動し、サイズが大きく、提案されたフレームワークはクエリ毎に10秒未満で構造化された応答を可能にする。 さらに,LLM応答の幻覚を検知し,報告する5つの評価モジュールを提案する。 提案するシステムと評価基準は,持続可能性,財務状況,ソーシャルメディア領域において,数百のユーザクエリに対して,90%以上の信頼性スコアを達成している。 提案した極端なRAGアーキテクチャの拡張は、LLMを用いた異種ソースクエリを可能にする。

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