Fugu-MT 論文翻訳(概要): Thread: A Logic-Based Data Organization Paradigm for How-To Question Answering with Retrieval Augmented Generation

論文の概要: Thread: A Logic-Based Data Organization Paradigm for How-To Question Answering with Retrieval Augmented Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13372v1
Date: Wed, 19 Jun 2024 09:14:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-06-21 20:22:37.763429
Title: Thread: A Logic-Based Data Organization Paradigm for How-To Question Answering with Retrieval Augmented Generation
Title（参考訳）: Thread: Retrieval Augmented Generationによる質問応答のためのロジックベースのデータオーガナイゼーションパラダイム
Authors: Kaikai An, Fangkai Yang, Liqun Li, Junting Lu, Sitao Cheng, Lu Wang, Pu Zhao, Lele Cao, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang, Qi Zhang,
Abstract要約: Threadは、文書を相互接続性に基づいて論理単位に変換する新しいデータ組織パラダイムである。オープンドメインと産業シナリオにわたる実験では、ThreadがRAGベースのQAシステムで既存のデータ組織パラダイムより優れていることが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 35.2572390484628
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Current question answering systems leveraging retrieval augmented generation perform well in answering factoid questions but face challenges with non-factoid questions, particularly how-to queries requiring detailed step-by-step instructions and explanations. In this paper, we introduce Thread, a novel data organization paradigm that transforms documents into logic units based on their inter-connectivity. Extensive experiments across open-domain and industrial scenarios demonstrate that Thread outperforms existing data organization paradigms in RAG-based QA systems, significantly improving the handling of how-to questions.
Abstract（参考訳）: 現在の質問応答システムは, ファクトイドな質問に対して, 非ファクトイドな質問, 特にステップバイステップの詳細な指示と説明を必要とするハウツークエリに対処する上で, 有効である。本稿では,文書を相互接続性に基づいて論理単位に変換する新しいデータ組織パラダイムThreadを紹介する。オープンドメインと産業シナリオにわたる大規模な実験は、ThreadがRAGベースのQAシステムで既存のデータ組織パラダイムより優れており、ハウツー質問の処理を大幅に改善していることを示している。

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