論文の概要: CHIQ: Contextual History Enhancement for Improving Query Rewriting in Conversational Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05013v2
• Date: Thu, 26 Sep 2024 06:19:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 01:44:51.742818
• Title: CHIQ: Contextual History Enhancement for Improving Query Rewriting in Conversational Search
• Title（参考訳）: CHIQ:会話検索におけるクエリ書き換え改善のためのコンテキスト履歴の強化
• Authors: Fengran Mo, Abbas Ghaddar, Kelong Mao, Mehdi Rezagholizadeh, Boxing Chen, Qun Liu, Jian-Yun Nie,
• Abstract要約: 我々は,オープンソースの大規模言語モデル(LLM)の機能を活用して,クエリ書き換え前の会話履歴の曖昧さを解消する2段階の手法であるCHIQを紹介する。 我々は、CHIQがほとんどの設定で最先端の結果をもたらす、よく確立された5つのベンチマークを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.6104548484555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study how open-source large language models (LLMs) can be effectively deployed for improving query rewriting in conversational search, especially for ambiguous queries. We introduce CHIQ, a two-step method that leverages the capabilities of LLMs to resolve ambiguities in the conversation history before query rewriting. This approach contrasts with prior studies that predominantly use closed-source LLMs to directly generate search queries from conversation history. We demonstrate on five well-established benchmarks that CHIQ leads to state-of-the-art results across most settings, showing highly competitive performances with systems leveraging closed-source LLMs. Our study provides a first step towards leveraging open-source LLMs in conversational search, as a competitive alternative to the prevailing reliance on commercial LLMs. Data, models, and source code will be publicly available upon acceptance at https://github.com/fengranMark/CHIQ.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オープンソースの大規模言語モデル(LLM)を,特にあいまいなクエリに対して,対話型検索におけるクエリ書き換えを改善するために効果的に展開する方法について検討する。 質問の書き直し前にLLMの能力を利用して会話履歴のあいまいさを解消する2段階の手法であるCHIQを紹介する。 このアプローチは、会話履歴から直接検索クエリを生成するために、主にクローズドソースLLMを使用する以前の研究とは対照的である。 我々は、CHIQがほとんどの設定において最先端の結果をもたらす5つの確立されたベンチマークを実証し、クローズドソース LLM を利用したシステムとの高い競争性能を示す。 本研究は,商用LLMへの依存に対抗して,オープンソースのLLMを対話型検索に活用するための第一歩となる。 データ、モデル、ソースコードはhttps://github.com/fengranMark/CHIQ.comで公開される。

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