論文の概要: HIRO: Hierarchical Information Retrieval Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09979v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 12:41:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 13:45:23.984308
• Title: HIRO: Hierarchical Information Retrieval Optimization
• Title（参考訳）: HIRO:階層型情報検索最適化
• Authors: Krish Goel, Mahek Chandak,
• Abstract要約: HIROは、階層構造を用いて文書を格納するRAGアプリケーションのための新しいクエリ手法である。 NarrativeQAデータセットの既存のクエリメカニズムを10.85%の絶対的なパフォーマンス向上で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel in natural language tasks but face limitations due to static training datasets, resulting in outdated or contextually shallow responses. Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses this by integrating real-time external knowledge, enhancing model accuracy and credibility, especially for knowledge-intensive tasks. However, RAG-enhanced LLMs struggle with long contexts, causing them to "choke" on information overload, compromising response quality. Recent RAG applications use hierarchical data structures for storing documents, organized at various levels of summarization and information density. In this context, we introduce HIRO (Hierarchical Information Retrieval Optimization), a novel querying approach for RAG applications using hierarchical structures for storing documents. HIRO employs DFS-based recursive similarity score calculation and branch pruning to minimize the context returned to the LLM without informational loss. HIRO outperforms existing querying mechanisms on the NarrativeQA dataset by an absolute performance gain of 10.85%.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に優れるが、静的トレーニングデータセットによる制限に直面し、時代遅れあるいは文脈的に浅い応答をもたらす。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、特に知識集約タスクにおいて、リアルタイム外部知識を統合し、モデルの精度と信頼性を高めることでこの問題に対処する。 しかし、RAGに強化されたLLMは長い文脈で苦労し、情報過負荷で"チョーク"し、応答品質を損なう。 最近のRAGアプリケーションは、様々なレベルの要約と情報密度で組織された文書の保存に階層的なデータ構造を使用する。 本稿では、階層構造を用いて文書を格納するRAGアプリケーションのための新しいクエリ手法であるHIRO(Hierarchical Information Retrieval Optimization)を紹介する。 HIROはDFSに基づく再帰的類似度スコア計算と分岐プルーニングを採用し、情報損失を伴わずにLLMに返されるコンテキストを最小限に抑える。 HIROはNarrativeQAデータセットの既存のクエリメカニズムを10.85%の絶対的なパフォーマンス向上で上回っている。

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