Fugu-MT 論文翻訳(概要): ERAGent: Enhancing Retrieval-Augmented Language Models with Improved Accuracy, Efficiency, and Personalization

論文の概要: ERAGent: Enhancing Retrieval-Augmented Language Models with Improved Accuracy, Efficiency, and Personalization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06683v1
Date: Mon, 6 May 2024 04:42:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-19 13:49:26.440450
Title: ERAGent: Enhancing Retrieval-Augmented Language Models with Improved Accuracy, Efficiency, and Personalization
Title（参考訳）: ERAGent: 精度、効率、パーソナライゼーションを改善した検索言語モデルの強化
Authors: Yunxiao Shi, Xing Zi, Zijing Shi, Haimin Zhang, Qiang Wu, Min Xu,
Abstract要約: ERAGentはRAG領域の進歩を具現化した最先端のフレームワークである。 Retrieval Triggerは、応答品質を犠牲にすることなく、外部知識検索を効率化するために組み込まれている。 ERAGentは学習したユーザプロファイルを組み込むことで応答をパーソナライズする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.62114319247837
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) for language models significantly improves language understanding systems. The basic retrieval-then-read pipeline of response generation has evolved into a more extended process due to the integration of various components, sometimes even forming loop structures. Despite its advancements in improving response accuracy, challenges like poor retrieval quality for complex questions that require the search of multifaceted semantic information, inefficiencies in knowledge re-retrieval during long-term serving, and lack of personalized responses persist. Motivated by transcending these limitations, we introduce ERAGent, a cutting-edge framework that embodies an advancement in the RAG area. Our contribution is the introduction of the synergistically operated module: Enhanced Question Rewriter and Knowledge Filter, for better retrieval quality. Retrieval Trigger is incorporated to curtail extraneous external knowledge retrieval without sacrificing response quality. ERAGent also personalizes responses by incorporating a learned user profile. The efficiency and personalization characteristics of ERAGent are supported by the Experiential Learner module which makes the AI assistant being capable of expanding its knowledge and modeling user profile incrementally. Rigorous evaluations across six datasets and three question-answering tasks prove ERAGent's superior accuracy, efficiency, and personalization, emphasizing its potential to advance the RAG field and its applicability in practical systems.
Abstract（参考訳）: 言語モデルのための検索拡張生成(RAG)は言語理解システムを大幅に改善する。応答生成の基本的な検索対象のパイプラインは、様々なコンポーネントの統合によってより拡張されたプロセスへと進化し、時にはループ構造も形成されている。応答精度の向上が進んでいるにもかかわらず、多面的意味情報の検索を必要とする複雑な質問に対する検索品質の低下、長期提供中の知識の再検索の効率の低下、パーソナライズされた応答の欠如といった課題が続いている。これらの制限を超越して、RAG領域の進歩を具現化した最先端のフレームワークであるERAGentを導入する。我々の貢献は、より良い検索品質を得るために、シナジスティックに操作されたモジュールである強化質問リライタと知識フィルタの導入である。 Retrieval Triggerは、応答品質を犠牲にすることなく、外部知識検索を効率化するために組み込まれている。 ERAGentは学習したユーザープロファイルを組み込むことで応答をパーソナライズする。 ERAGentの効率性とパーソナライズ特性はExperiential Learnerモジュールによって支えられている。 6つのデータセットと3つの質問応答タスクにわたる厳密な評価は、ERAGentの優れた精度、効率、パーソナライゼーションを証明し、RAG分野を前進させる可能性と実用システムへの適用性を強調した。

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