論文の概要: Introducing a new hyper-parameter for RAG: Context Window Utilization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19794v2
• Date: Sat, 17 Aug 2024 11:31:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 01:49:20.584577
• Title: Introducing a new hyper-parameter for RAG: Context Window Utilization
• Title（参考訳）: RAGのための新しいハイパーパラメータの導入:コンテキストウィンドウの利用
• Authors: Kush Juvekar, Anupam Purwar,
• Abstract要約: RAGシステムは、外部知識ベースから取得した関連情報を組み込むことで、生成モデルを強化する。 検索および処理されたテキストチャンクのサイズは、RAG性能に影響を与える重要な要因である。 本研究の目的は,回答生成品質を最大化する最適チャンクサイズを特定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces a new hyper-parameter for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems called Context Window Utilization. RAG systems enhance generative models by incorporating relevant information retrieved from external knowledge bases, improving the factual accuracy and contextual relevance of generated responses. The size of the text chunks retrieved and processed is a critical factor influencing RAG performance. This study aims to identify the optimal chunk size that maximizes answer generation quality. Through systematic experimentation, we analyze the effects of varying chunk sizes on the efficiency and effectiveness of RAG frameworks. Our findings reveal that an optimal chunk size balances the trade-off between providing sufficient context and minimizing irrelevant information. These insights are crucial for enhancing the design and implementation of RAG systems, underscoring the importance of selecting an appropriate chunk size to achieve superior performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、コンテキストウインドウ利用(Context Window utilization)と呼ばれるRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムのための新しいハイパーパラメータを提案する。 RAGシステムは、外部知識ベースから取得した関連情報を組み込んで生成モデルを強化し、生成した応答の事実的正確性と文脈的関連性を改善する。 検索および処理されたテキストチャンクのサイズは、RAG性能に影響を与える重要な要因である。 本研究の目的は,回答生成品質を最大化する最適チャンクサイズを特定することである。 組織的な実験を通じて,RAGフレームワークの効率と有効性に及ぼすチャンクサイズの影響を解析した。 以上の結果から,最適なチャンクサイズは,適切なコンテキストの提供と無関係情報の最小化とのトレードオフをバランスさせることがわかった。 これらの知見はRAGシステムの設計と実装の強化に不可欠であり、優れた性能を達成するために適切なチャンクサイズを選択することの重要性を強調している。

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