論文の概要: Modular RAG: Transforming RAG Systems into LEGO-like Reconfigurable Frameworks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21059v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 03:45:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 19:45:44.190342
- Title: Modular RAG: Transforming RAG Systems into LEGO-like Reconfigurable Frameworks
- Title（参考訳）: Modular RAG: RAGシステムをLEGOライクな再構成可能なフレームワークに変換する
- Authors: Yunfan Gao, Yun Xiong, Meng Wang, Haofen Wang,
- Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、Large Language Models (LLM)の機能を大幅に強化した。
本稿では,既存のRAGパラダイムの限界について検討し,モジュール型RAGフレームワークを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.241520961365051
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Retrieval-augmented Generation (RAG) has markedly enhanced the capabilities of Large Language Models (LLMs) in tackling knowledge-intensive tasks. The increasing demands of application scenarios have driven the evolution of RAG, leading to the integration of advanced retrievers, LLMs and other complementary technologies, which in turn has amplified the intricacy of RAG systems. However, the rapid advancements are outpacing the foundational RAG paradigm, with many methods struggling to be unified under the process of "retrieve-then-generate". In this context, this paper examines the limitations of the existing RAG paradigm and introduces the modular RAG framework. By decomposing complex RAG systems into independent modules and specialized operators, it facilitates a highly reconfigurable framework. Modular RAG transcends the traditional linear architecture, embracing a more advanced design that integrates routing, scheduling, and fusion mechanisms. Drawing on extensive research, this paper further identifies prevalent RAG patterns-linear, conditional, branching, and looping-and offers a comprehensive analysis of their respective implementation nuances. Modular RAG presents innovative opportunities for the conceptualization and deployment of RAG systems. Finally, the paper explores the potential emergence of new operators and paradigms, establishing a solid theoretical foundation and a practical roadmap for the continued evolution and practical deployment of RAG technologies.
- Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation(RAG)は、知識集約的なタスクに対処する際のLarge Language Models(LLM)の機能を大幅に強化した。
アプリケーションシナリオの要求の増大により、RAGの進化が加速し、高度なレトリバー、LCM、その他の補完技術が統合され、RAGシステムの複雑さが増大した。
しかし、急速な進歩は基礎的なRAGパラダイムを圧倒しており、多くの手法が「回復世代」のプロセスの下で統一されるのに苦労している。
本稿では,既存のRAGパラダイムの限界について検討し,モジュール型RAGフレームワークを紹介する。
複雑なRAGシステムを独立したモジュールや特別な演算子に分解することで、高度に再構成可能なフレームワークを容易にする。
Modular RAGは従来の線形アーキテクチャを超越し、ルーティング、スケジューリング、融合機構を統合したより高度な設計を採用する。
本稿では, RAGパターンの線形性, 条件, 分岐性, ループ性について検討し, それぞれの実装ニュアンスを包括的に解析する。
Modular RAGは、RAGシステムの概念化と展開のための革新的な機会を提供する。
最後に,新たな演算子やパラダイムの出現の可能性について検討し,RAG技術の継続的な発展と実践的展開のための理論的基盤と実践的ロードマップを確立する。
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