論文の概要: DSLR: Document Refinement with Sentence-Level Re-ranking and Reconstruction to Enhance Retrieval-Augmented Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03627v2
- Date: Mon, 8 Jul 2024 03:13:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 10:33:20.971430
- Title: DSLR: Document Refinement with Sentence-Level Re-ranking and Reconstruction to Enhance Retrieval-Augmented Generation
- Title（参考訳）: DSLR:文レベル再分類による文書のリファインメントと検索機能強化のための再構築
- Authors: Taeho Hwang, Soyeong Jeong, Sukmin Cho, SeungYoon Han, Jong C. Park,
- Abstract要約: DSLRは、検索された文書を文に分解し、無関係な文をフィルタリングし、それらを再び一貫性のある文に再構成する、教師なしのフレームワークである。
我々は,複数のオープンドメインQAデータセット上でDSLRを実験的に検証し,DSLRが従来の固定サイズパスよりもRAG性能を大幅に向上することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.336163057397536
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have significantly improved their performance across various Natural Language Processing (NLP) tasks. However, LLMs still struggle with generating non-factual responses due to limitations in their parametric memory. Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems address this issue by incorporating external knowledge with a retrieval module. Despite their successes, however, current RAG systems face challenges with retrieval failures and the limited ability of LLMs to filter out irrelevant information. Therefore, in this work, we propose DSLR (Document Refinement with Sentence-Level Re-ranking and Reconstruction), an unsupervised framework that decomposes retrieved documents into sentences, filters out irrelevant sentences, and reconstructs them again into coherent passages. We experimentally validate DSLR on multiple open-domain QA datasets and the results demonstrate that DSLR significantly enhances the RAG performance over conventional fixed-size passage. Furthermore, our DSLR enhances performance in specific, yet realistic scenarios without the need for additional training, providing an effective and efficient solution for refining retrieved documents in RAG systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて、その性能を大幅に改善している。
しかし、LCMはパラメトリックメモリの制限のため、非実効応答の生成に苦慮している。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部知識を検索モジュールに組み込むことでこの問題に対処する。
しかし、その成功にもかかわらず、現在のRAGシステムは、検索に失敗し、LLMが無関係な情報をフィルタリングする能力に制限があるという問題に直面している。
そこで本研究では、検索した文書を文に分解し、無関係な文をフィルタリングし、それらを再び一貫性のある文に再構成する、教師なしのフレームワークであるDSLRを提案する。
我々は,複数のオープンドメインQAデータセット上でDSLRを実験的に検証し,DSLRが従来の固定サイズパスよりもRAG性能を大幅に向上することを示した。
さらに、我々のDSLRは、追加のトレーニングを必要とせずに、特定の現実的なシナリオにおけるパフォーマンスを高め、RAGシステムで取得した文書を精算するための効率的かつ効率的なソリューションを提供する。
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