論文の概要: Redefining Information Retrieval of Structured Database via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05508v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 01:15:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:50.884353
• Title: Redefining Information Retrieval of Structured Database via Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた構造化データベースの情報検索
• Authors: Mingzhu Wang, Yuzhe Zhang, Qihang Zhao, Junyi Yang, Hong Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,ChatLRと呼ばれる新しい検索拡張フレームワークを提案する。 主に、Large Language Models (LLM) の強力な意味理解能力を用いて、正確かつ簡潔な情報検索を実現する。 実験の結果、ChatLRがユーザクエリに対処する効果を示し、全体の情報検索精度は98.8%を超えた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.117751707641416
• License:
• Abstract: Retrieval augmentation is critical when Language Models (LMs) exploit non-parametric knowledge related to the query through external knowledge bases before reasoning. The retrieved information is incorporated into LMs as context alongside the query, enhancing the reliability of responses towards factual questions. Prior researches in retrieval augmentation typically follow a retriever-generator paradigm. In this context, traditional retrievers encounter challenges in precisely and seamlessly extracting query-relevant information from knowledge bases. To address this issue, this paper introduces a novel retrieval augmentation framework called ChatLR that primarily employs the powerful semantic understanding ability of Large Language Models (LLMs) as retrievers to achieve precise and concise information retrieval. Additionally, we construct an LLM-based search and question answering system tailored for the financial domain by fine-tuning LLM on two tasks including Text2API and API-ID recognition. Experimental results demonstrate the effectiveness of ChatLR in addressing user queries, achieving an overall information retrieval accuracy exceeding 98.8\%.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)が推論の前に外部知識ベースを通してクエリに関連する非パラメトリック知識を利用する場合、検索の強化が重要である。 検索した情報は、クエリに沿ったコンテキストとしてLMに組み込まれ、事実質問に対する応答の信頼性が向上する。 検索拡張に関する以前の研究は、典型的にはレトリバー・ジェネレーターのパラダイムに従っている。 この文脈では、伝統的な検索者は知識ベースからクエリ関連情報を正確かつシームレスに抽出する際の課題に直面する。 そこで本稿では,大規模言語モデル(LLM)の強力な意味理解能力を活用して,高精度かつ簡潔な情報検索を実現する,ChatLRという新たな検索拡張フレームワークを提案する。 さらに,Text2APIとAPI-ID認識という2つのタスクに基づいてLLMを微調整することで,金融分野に適したLLMベースの検索・質問応答システムを構築する。 実験の結果,ChatLRがユーザクエリの処理に有効であることを示し,全体の情報検索精度は98.8\%を超えた。

関連論文リスト

• Retriever-and-Memory: Towards Adaptive Note-Enhanced Retrieval-Augmented Generation [72.70046559930555]
  本稿では,複雑なQAタスクに対する適応ノート拡張RAG(Adaptive Note-Enhanced RAG)と呼ばれる汎用RAGアプローチを提案する。 具体的には、Adaptive-Noteは、知識の成長に関する包括的な視点を導入し、ノート形式で新しい情報を反復的に収集する。 さらに,適切な知識探索を促進するために,適応的な音符ベースの停止探索戦略を用いて,「何を検索し,いつ停止するか」を判断する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T14:03:29Z)
• Corpus-Steered Query Expansion with Large Language Models [35.64662397095323]
  我々はCSQE(Corpus-Steered Query Expansion)を導入し,コーパス内に埋め込まれた知識の取り込みを促進する。 CSQEは、LLMの関連性評価機能を利用して、最初に検索された文書の重要文を体系的に同定する。 大規模な実験により、CSQEは訓練を必要とせず、特にLLMが知識を欠いているクエリで強い性能を示すことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T03:58:58Z)
• Context Matters: Pushing the Boundaries of Open-Ended Answer Generation with Graph-Structured Knowledge Context [4.1229332722825]
  本稿では,知識グラフに基づく拡張と合わせて,グラフ駆動型コンテキスト検索を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 我々は,様々なパラメータサイズを持つ大規模言語モデル(LLM)の実験を行い,知識の基盤化能力を評価し,オープンな質問に対する回答の事実的正確性を決定する。 われわれの方法であるGraphContextGenは、テキストベースの検索システムよりも一貫して優れており、その堅牢性と多くのユースケースへの適応性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T11:25:34Z)
• DIVKNOWQA: Assessing the Reasoning Ability of LLMs via Open-Domain Question Answering over Knowledge Base and Text [73.68051228972024]
  大きな言語モデル(LLM)は印象的な生成能力を示すが、内部知識に依存すると幻覚に悩まされる。 検索拡張LDMは、外部知識においてLLMを基盤とする潜在的な解決策として出現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T04:37:57Z)
• End-to-end Knowledge Retrieval with Multi-modal Queries [50.01264794081951]
  ReMuQは、テキストと画像のクエリからコンテンツを統合することで、大規模なコーパスから知識を取得するシステムを必要とする。 本稿では,入力テキストや画像を直接処理し,関連する知識をエンドツーエンドで検索する検索モデルReViz'を提案する。 ゼロショット設定下での2つのデータセットの検索において,優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T08:04:12Z)
• Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models [139.242907155883]
  大規模言語モデル(LLM)は、検索対象のパイプラインで強力なブラックボックスリーダーを動作させる。 この作業では、検索拡張LDMに対する以前の検索テーマ読み込みの代わりに、新しいフレームワークであるRewrite-Retrieve-Readを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:27:50Z)
• Multi-Grained Knowledge Retrieval for End-to-End Task-Oriented Dialog [42.088274728084265]
  外部データベースから適切なドメイン知識を取得することは、エンドツーエンドのタスク指向の対話システムの中心にある。 既存のシステムの多くは、知識検索と応答生成を融合させ、参照応答からの直接監督でそれらを最適化している。 応答生成から知識検索を分離し,多粒度知識検索システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T12:12:46Z)
• Synergistic Interplay between Search and Large Language Models for Information Retrieval [141.18083677333848]
  InteRにより、RMはLLM生成した知識コレクションを使用してクエリの知識を拡張することができる。 InteRは、最先端手法と比較して総合的に優れたゼロショット検索性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T11:58:15Z)
• Query2doc: Query Expansion with Large Language Models [69.9707552694766]
  提案手法はまず,大言語モデル (LLM) をプロンプトすることで擬似文書を生成する。 query2docは、アドホックIRデータセットでBM25のパフォーマンスを3%から15%向上させる。 また,本手法は,ドメイン内およびドメイン外の両方において,最先端の高密度検索に有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T07:27:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。