論文の概要: Mindful-RAG: A Study of Points of Failure in Retrieval Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12216v2
• Date: Sun, 06 Oct 2024 16:15:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 14:01:46.089157
• Title: Mindful-RAG: A Study of Points of Failure in Retrieval Augmented Generation
• Title（参考訳）: Mindful-RAG: 検索型Augmented Generationにおける障害点の検討
• Authors: Garima Agrawal, Tharindu Kumarage, Zeyad Alghamdi, Huan Liu,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、コヒーレントで文脈的に関係のあるテキストを生成するのに熟練した言語モデルである。 Retrieval-augmented Generation (RAG) システムは、構造化知識グラフ(KG)のような外部知識ソースを組み込むことによってこれを緩和する。 本研究は,既存のKG法に基づくRAG法における誤りパターンの解析と8つの臨界故障点の同定により,このジレンマについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.471919529192048
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are proficient at generating coherent and contextually relevant text but face challenges when addressing knowledge-intensive queries in domain-specific and factual question-answering tasks. Retrieval-augmented generation (RAG) systems mitigate this by incorporating external knowledge sources, such as structured knowledge graphs (KGs). However, LLMs often struggle to produce accurate answers despite access to KG-extracted information containing necessary facts. Our study investigates this dilemma by analyzing error patterns in existing KG-based RAG methods and identifying eight critical failure points. We observed that these errors predominantly occur due to insufficient focus on discerning the question's intent and adequately gathering relevant context from the knowledge graph facts. Drawing on this analysis, we propose the Mindful-RAG approach, a framework designed for intent-based and contextually aligned knowledge retrieval. This method explicitly targets the identified failures and offers improvements in the correctness and relevance of responses provided by LLMs, representing a significant step forward from existing methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、一貫性と文脈に関連のあるテキストを生成するのに熟練しているが、ドメイン固有および事実問合せタスクにおける知識集約的なクエリに対処する際には、課題に直面している。 Retrieval-augmented Generation (RAG) システムは、構造化知識グラフ(KG)のような外部知識ソースを組み込むことによってこれを緩和する。 しかしながら、LLMは、必要な事実を含むKG抽出情報にアクセスしても、正確な答えを生み出すのに苦労することが多い。 本研究は,既存のKG法に基づくRAG法における誤りパターンの解析と8つの臨界故障点の同定により,このジレンマについて検討した。 これらの誤りは,質問の意図を識別し,関連する文脈を知識グラフの事実から適切に収集することに集中できないため,主に発生する。 この分析に基づいて,意図に基づく文脈に整合した知識検索を目的としたフレームワークであるMindful-RAGアプローチを提案する。 本手法は、特定された障害を明示的に対象とし、LLMが提供する応答の正しさと関連性の改善を提供する。

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