論文の概要: HIRO: Hierarchical Information Retrieval Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09979v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 12:33:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 02:31:44.660884
• 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: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識をLLM(Large Language Models)に動的に統合することで自然言語処理に革命をもたらした。 RAGの最近の実装は階層的なデータ構造を活用し、様々なレベルの要約と情報密度で文書を整理している。 この複雑さにより、LSMは情報過負荷で"チョーク"し、より洗練されたクエリ機構を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has revolutionized natural language processing by dynamically integrating external knowledge into Large Language Models (LLMs), addressing their limitation of static training datasets. Recent implementations of RAG leverage hierarchical data structures, which organize documents at various levels of summarization and information density. This complexity, however, can cause LLMs to "choke" on information overload, necessitating more sophisticated querying mechanisms. In this context, we introduce Hierarchical Information Retrieval Optimization (HIRO), a novel querying approach that employs a Depth-First Search (DFS)-based recursive similarity score calculation and branch pruning. This method uniquely minimizes the context delivered to the LLM without informational loss, effectively managing the challenge of excessive data. HIRO's refined approach is validated by a 10.85% improvement in performance on the NarrativeQA dataset.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識をLarge Language Models (LLM)に動的に統合することで、静的トレーニングデータセットの制限に対処することで、自然言語処理に革命をもたらした。 RAGの最近の実装は階層的なデータ構造を活用し、様々なレベルの要約と情報密度で文書を整理している。 しかし、この複雑さにより、LSMは情報過負荷で"チョーク"し、より洗練されたクエリ機構を必要とする。 この文脈では,Depth-First Search(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用いた新しいクエリ手法である階層情報検索最適化(HIRO)を導入する。 この方法は、情報損失を伴わずにLLMに配信されるコンテキストを一意に最小化し、過剰なデータの課題を効果的に管理する。 HIROの洗練されたアプローチは、NarrativeQAデータセットのパフォーマンスを10.85%改善することで検証されている。

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