論文の概要: Toward Conversational Agents with Context and Time Sensitive Long-term Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00057v1
• Date: Wed, 29 May 2024 18:19:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 08:53:00.417191
• Title: Toward Conversational Agents with Context and Time Sensitive Long-term Memory
• Title（参考訳）: 文脈と時間知覚的長期記憶を用いた会話エージェントの実現に向けて
• Authors: Nick Alonso, Tomás Figliolia, Anthony Ndirango, Beren Millidge,
• Abstract要約: 最近まで、RAGに関するほとんどの研究は、ウィキペディアのような巨大なテキストデータベースからの情報検索に重点を置いてきた。 我々は,静的なデータベース検索と比較して,長文の対話データからの効果的な検索は2つの問題に直面していると論じる。 我々は、最近の長文でシミュレートされた会話のデータセットの上に構築された、あいまいで時間に基づく質問の新しいデータセットを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.085414868117917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There has recently been growing interest in conversational agents with long-term memory which has led to the rapid development of language models that use retrieval-augmented generation (RAG). Until recently, most work on RAG has focused on information retrieval from large databases of texts, like Wikipedia, rather than information from long-form conversations. In this paper, we argue that effective retrieval from long-form conversational data faces two unique problems compared to static database retrieval: 1) time/event-based queries, which requires the model to retrieve information about previous conversations based on time or the order of a conversational event (e.g., the third conversation on Tuesday), and 2) ambiguous queries that require surrounding conversational context to understand. To better develop RAG-based agents that can deal with these challenges, we generate a new dataset of ambiguous and time-based questions that build upon a recent dataset of long-form, simulated conversations, and demonstrate that standard RAG based approaches handle such questions poorly. We then develop a novel retrieval model which combines chained-of-table search methods, standard vector-database retrieval, and a prompting method to disambiguate queries, and demonstrate that this approach substantially improves over current methods at solving these tasks. We believe that this new dataset and more advanced RAG agent can act as a key benchmark and stepping stone towards effective memory augmented conversational agents that can be used in a wide variety of AI applications.
• Abstract（参考訳）: 近年,長期記憶を持つ会話エージェントへの関心が高まっており,検索強化生成(RAG)を用いた言語モデルの開発が急速に進んでいる。 最近まで、RAGに関するほとんどの研究は、長文の会話の情報ではなく、ウィキペディアのような巨大なテキストデータベースからの情報検索に重点を置いてきた。 本稿では,データベースの静的検索と比較して,長文形式の会話データからの効果的な検索が2つの問題に直面していることを論じる。 1)時間/イベントベースのクエリで、会話イベントの時間や順序(例えば、火曜日の第3回会話)に基づいて、モデルが過去の会話に関する情報を取得する必要がある。 2) 周囲の会話コンテキストを理解する必要があるあいまいなクエリ。 これらの課題に対処できるRAGベースのエージェントをより良く開発するために、私たちは、最近の長文でシミュレートされた会話のデータセットの上に構築された、あいまいで時間的な質問の新しいデータセットを作成し、標準RAGベースのアプローチがそのような質問を不十分に扱うことを実証する。 そこで我々は,連鎖型検索手法,標準ベクトルデータベース検索,問合せを曖昧にするためのプロンプト手法を組み合わせた新しい検索モデルを開発し,これらの課題を解決するための現在の手法よりも大幅に改善されていることを示す。 この新しいデータセットとより高度なRAGエージェントは、重要なベンチマークとして機能し、さまざまなAIアプリケーションで使用可能な、効果的なメモリ拡張会話エージェントへと踏み込むことができると考えています。

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