論文の概要: A Multi-Source Retrieval Question Answering Framework Based on RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19207v1
• Date: Wed, 29 May 2024 15:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 16:31:41.487605
• Title: A Multi-Source Retrieval Question Answering Framework Based on RAG
• Title（参考訳）: RAGに基づく複数ソース検索質問応答フレームワーク
• Authors: Ridong Wu, Shuhong Chen, Xiangbiao Su, Yuankai Zhu, Yifei Liao, Jianming Wu,
• Abstract要約: 本研究では,従来のレトリバーをGPT-3.5に置き換える手法を提案する。 また,詳細な知識検索を実現するためのWeb検索手法を提案する。 Web検索におけるGPT検索の錯覚を緩和し,ノイズを低減するため,MSRAGというマルチソース検索フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.731892340350648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of large-scale language models, Retrieval-Augmented Generation (RAG) has been widely adopted. However, existing RAG paradigms are inevitably influenced by erroneous retrieval information, thereby reducing the reliability and correctness of generated results. Therefore, to improve the relevance of retrieval information, this study proposes a method that replaces traditional retrievers with GPT-3.5, leveraging its vast corpus knowledge to generate retrieval information. We also propose a web retrieval based method to implement fine-grained knowledge retrieval, Utilizing the powerful reasoning capability of GPT-3.5 to realize semantic partitioning of problem.In order to mitigate the illusion of GPT retrieval and reduce noise in Web retrieval,we proposes a multi-source retrieval framework, named MSRAG, which combines GPT retrieval with web retrieval. Experiments on multiple knowledge-intensive QA datasets demonstrate that the proposed framework in this study performs better than existing RAG framework in enhancing the overall efficiency and accuracy of QA systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの急速な発展に伴い、レトリーバル拡張世代(RAG)が広く採用されている。 しかし、既存のRAGパラダイムは誤検索情報の影響を受けないため、生成結果の信頼性と正しさが低下する。 そこで本研究では,検索情報の関連性を改善するために,従来の検索情報をGPT-3.5に置き換える手法を提案し,その膨大なコーパス知識を活用して検索情報を生成する。 また, Web検索におけるGPT検索の錯覚を緩和し, ノイズを低減するため, GPT検索とWeb検索を組み合わせたマルチソース検索フレームワークMSRAGを提案する。 複数の知識集約型QAデータセットの実験により,本研究における提案フレームワークは既存のRAGフレームワークよりも優れた性能を示し,QAシステムの全体的な効率性と精度を向上させる。

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