論文の概要: RAG Does Not Work for Enterprises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04369v1
• Date: Fri, 31 May 2024 23:30:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 14:05:12.648380
• Title: RAG Does Not Work for Enterprises
• Title（参考訳）: RAGはエンタープライズでは機能しない
• Authors: Tilmann Bruckhaus,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、知識検索を取り入れた大規模言語モデル出力の精度と妥当性を向上させる。 企業におけるRAGの実装は、データセキュリティ、正確性、スケーラビリティ、統合に関する課題を引き起こす。 本稿では、エンタープライズRAGのユニークな要件について検討し、現在のアプローチと限界を調査し、セマンティック検索、ハイブリッドクエリ、最適化された検索の潜在的な進歩について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) improves the accuracy and relevance of large language model outputs by incorporating knowledge retrieval. However, implementing RAG in enterprises poses challenges around data security, accuracy, scalability, and integration. This paper explores the unique requirements for enterprise RAG, surveys current approaches and limitations, and discusses potential advances in semantic search, hybrid queries, and optimized retrieval. It proposes an evaluation framework to validate enterprise RAG solutions, including quantitative testing, qualitative analysis, ablation studies, and industry case studies. This framework aims to help demonstrate the ability of purpose-built RAG architectures to deliver accuracy and relevance improvements with enterprise-grade security, compliance and integration. The paper concludes with implications for enterprise deployments, limitations, and future research directions. Close collaboration between researchers and industry partners may accelerate progress in developing and deploying retrieval-augmented generation technology.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、知識検索を取り入れた大規模言語モデル出力の精度と妥当性を向上させる。 しかしながら、企業におけるRAGの実装は、データセキュリティ、正確性、スケーラビリティ、統合に関する課題を引き起こします。 本稿では、エンタープライズRAGのユニークな要件について検討し、現在のアプローチと限界を調査し、セマンティック検索、ハイブリッドクエリ、最適化された検索の潜在的な進歩について考察する。 定量テスト,定性分析,アブレーション研究,産業ケーススタディなど,企業RAGソリューションを評価するための評価フレームワークを提案する。 このフレームワークは、エンタープライズグレードのセキュリティ、コンプライアンス、統合による正確性と関連性の向上を実現するために、目的に構築されたRAGアーキテクチャの能力を実証することを目的としている。 論文は、企業展開、制限、今後の研究方向性に影響を及ぼすと結論付けている。 研究者と業界パートナーの緊密なコラボレーションは、検索強化世代技術の開発と展開の進展を加速させる可能性がある。

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