論文の概要: A Study on the Implementation Method of an Agent-Based Advanced RAG System Using Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19994v3
- Date: Fri, 13 Sep 2024 12:19:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 22:38:12.968882
- Title: A Study on the Implementation Method of an Agent-Based Advanced RAG System Using Graph
- Title（参考訳）: グラフを用いたエージェントベースアドバンストRAGシステムの実装法に関する研究
- Authors: Cheonsu Jeong,
- Abstract要約: 本研究では、グラフ技術に基づく高度なRAGシステムを実装し、高品質な生成AIサービスを開発する。
検索した情報の信頼性を評価するためにLangGraphを使用し、さまざまなデータを合成して、より正確で拡張されたレスポンスを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study aims to improve knowledge-based question-answering (QA) systems by overcoming the limitations of existing Retrieval-Augmented Generation (RAG) models and implementing an advanced RAG system based on Graph technology to develop high-quality generative AI services. While existing RAG models demonstrate high accuracy and fluency by utilizing retrieved information, they may suffer from accuracy degradation as they generate responses using pre-loaded knowledge without reprocessing. Additionally, they cannot incorporate real-time data after the RAG configuration stage, leading to issues with contextual understanding and biased information. To address these limitations, this study implemented an enhanced RAG system utilizing Graph technology. This system is designed to efficiently search and utilize information. Specifically, it employs LangGraph to evaluate the reliability of retrieved information and synthesizes diverse data to generate more accurate and enhanced responses. Furthermore, the study provides a detailed explanation of the system's operation, key implementation steps, and examples through implementation code and validation results, thereby enhancing the understanding of advanced RAG technology. This approach offers practical guidelines for implementing advanced RAG systems in corporate services, making it a valuable resource for practical application.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,知識に基づく質問応答(QA)システムを改善することであり,既存の検索型拡張生成(RAG)モデルの限界を克服し,グラフ技術に基づく高度なRAGシステムを実装し,高品質な生成AIサービスを開発することである。
既存のRAGモデルは、取得した情報を利用して高精度かつ流速を示すが、それらは再処理せずに事前ロードされた知識を用いて応答を生成するため、精度の劣化に悩まされる。
さらに、RAG設定段階の後にリアルタイムデータを組み込むことはできないため、コンテキスト理解やバイアスのある情報が問題になる。
これらの制約に対処するため,グラフ技術を利用したRAGシステムを実装した。
本システムは,情報検索と活用を効率的に行うように設計されている。
具体的には、検索した情報の信頼性を評価するためにLangGraphを使用し、多様なデータを合成して、より正確で拡張された応答を生成する。
さらに,本研究では,実装コードと検証結果を通じて,システムの動作,重要な実装手順,実例を詳細に説明し,高度なRAG技術の理解を深める。
このアプローチは、企業サービスに高度なRAGシステムを実装するための実践的ガイドラインを提供する。
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