論文の概要: Unified Active Retrieval for Retrieval Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12534v3
• Date: Thu, 27 Jun 2024 15:37:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 18:37:21.661310
• Title: Unified Active Retrieval for Retrieval Augmented Generation
• Title（参考訳）: 検索機能強化のための統一型アクティブ検索
• Authors: Qinyuan Cheng, Xiaonan Li, Shimin Li, Qin Zhu, Zhangyue Yin, Yunfan Shao, Linyang Li, Tianxiang Sun, Hang Yan, Xipeng Qiu,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)では、検索は必ずしも役に立たない。 既存のアクティブ検索手法は2つの課題に直面している。 彼らは通常、様々な種類の命令を扱うのに苦労する単一の基準に頼っている。 それらは特殊で高度に区別された手順に依存しており、それらを組み合わせることでRAGシステムはより複雑になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.63003043712696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In Retrieval-Augmented Generation (RAG), retrieval is not always helpful and applying it to every instruction is sub-optimal. Therefore, determining whether to retrieve is crucial for RAG, which is usually referred to as Active Retrieval. However, existing active retrieval methods face two challenges: 1. They usually rely on a single criterion, which struggles with handling various types of instructions. 2. They depend on specialized and highly differentiated procedures, and thus combining them makes the RAG system more complicated and leads to higher response latency. To address these challenges, we propose Unified Active Retrieval (UAR). UAR contains four orthogonal criteria and casts them into plug-and-play classification tasks, which achieves multifaceted retrieval timing judgements with negligible extra inference cost. We further introduce the Unified Active Retrieval Criteria (UAR-Criteria), designed to process diverse active retrieval scenarios through a standardized procedure. Experiments on four representative types of user instructions show that UAR significantly outperforms existing work on the retrieval timing judgement and the performance of downstream tasks, which shows the effectiveness of UAR and its helpfulness to downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)では、検索は必ずしも役に立たない。 したがって、回収するかどうかを決定することは、通常Active Retrievalと呼ばれるRAGにとって不可欠である。 しかし、既存のアクティブ検索手法は2つの課題に直面している。 1 通常は、様々な種類の命令を扱うのに苦労する単一の基準に依存する。 2. 特殊・高度に差別化された手順に依存しており,RAGシステムをより複雑にし,応答遅延を増大させる。 これらの課題に対処するため、我々はUnified Active Retrieval (UAR)を提案する。 UARは4つの直交基準を含み、それらをプラグアンドプレイ分類タスクにキャストし、無視可能な余分な推論コストで多面的検索タイミング判定を行う。 さらに、標準化された手順で多様なアクティブ検索シナリオを処理するために設計されたUnified Active Retrieval Criteria (UAR-Criteria)を紹介する。 4種類のユーザインストラクションを用いた実験により,UARは検索タイミング判断や下流タスクのパフォーマンスにおいて,既存の作業よりも大幅に優れており,UARの有効性と下流タスクへの有用性を示している。

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