論文の概要: Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01219v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 12:06:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 21:49:58.208899
• Title: Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 検索型世代におけるベストプラクティスの探索
• Authors: Xiaohua Wang, Zhenghua Wang, Xuan Gao, Feiran Zhang, Yixin Wu, Zhibo Xu, Tianyuan Shi, Zhengyuan Wang, Shizheng Li, Qi Qian, Ruicheng Yin, Changze Lv, Xiaoqing Zheng, Xuanjing Huang,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG) 技術は最新情報の統合に有効であることが証明されている。 本稿では,既存のRAG手法とその潜在的な組み合わせについて検討し,最適なRAG手法を同定する。 我々は、パフォーマンスと効率のバランスをとるRAGをデプロイするためのいくつかの戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.438681543849224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) techniques have proven to be effective in integrating up-to-date information, mitigating hallucinations, and enhancing response quality, particularly in specialized domains. While many RAG approaches have been proposed to enhance large language models through query-dependent retrievals, these approaches still suffer from their complex implementation and prolonged response times. Typically, a RAG workflow involves multiple processing steps, each of which can be executed in various ways. Here, we investigate existing RAG approaches and their potential combinations to identify optimal RAG practices. Through extensive experiments, we suggest several strategies for deploying RAG that balance both performance and efficiency. Moreover, we demonstrate that multimodal retrieval techniques can significantly enhance question-answering capabilities about visual inputs and accelerate the generation of multimodal content using a "retrieval as generation" strategy.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG)技術は、特に専門ドメインにおいて、最新情報の統合、幻覚の緩和、応答品質の向上に有効であることが証明されている。 多くのRAGアプローチは、クエリ依存検索によって大きな言語モデルを強化するために提案されているが、これらのアプローチは複雑な実装と応答時間の延長に悩まされている。 通常、RAGワークフローは複数の処理ステップを含み、それぞれが様々な方法で実行できる。 本稿では,既存のRAG手法とその潜在的な組み合わせについて検討し,最適なRAG手法を同定する。 広範な実験を通じて、パフォーマンスと効率のバランスをとるRAGをデプロイするためのいくつかの戦略を提案する。 さらに,マルチモーダル検索技術は,視覚入力に対する質問応答能力を大幅に向上させ,"検索・アズ・ジェネレーション"戦略を用いて,マルチモーダルコンテンツの生成を促進できることを示す。

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