論文の概要: Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Conversational Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21712v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 16:04:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 12:17:56.511347
• Title: Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Conversational Systems
• Title（参考訳）: 会話システムのための適応検索拡張生成法
• Authors: Xi Wang, Procheta Sen, Ruizhe Li, Emine Yilmaz,
• Abstract要約: 本研究では,システム応答の各ターンを外部知識で拡張する必要性について検討する。 適応的拡張のバイナリ選択に人間の判断を活用することにより、ゲーティングモデルであるRAGateを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.35137570524043
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite the success of integrating large language models into the development of conversational systems, many studies have shown the effectiveness of retrieving and augmenting external knowledge for informative responses. Hence, many existing studies commonly assume the always need for Retrieval Augmented Generation (RAG) in a conversational system without explicit control. This raises a research question about such a necessity. In this study, we propose to investigate the need for each turn of system response to be augmented with external knowledge. In particular, by leveraging human judgements on the binary choice of adaptive augmentation, we develop RAGate, a gating model, which models conversation context and relevant inputs to predict if a conversational system requires RAG for improved responses. We conduct extensive experiments on devising and applying RAGate to conversational models and well-rounded analyses of different conversational scenarios. Our experimental results and analysis indicate the effective application of RAGate in RAG-based conversational systems in identifying system responses for appropriate RAG with high-quality responses and a high generation confidence. This study also identifies the correlation between the generation's confidence level and the relevance of the augmented knowledge.
• Abstract（参考訳）: 対話型システムの開発に大規模な言語モデルを統合することに成功したにもかかわらず、多くの研究は、情報応答のための外部知識の検索と強化の有効性を示した。 したがって、既存の多くの研究は、明示的な制御なしに会話システムにおいて、常にRAG(Retrieval Augmented Generation)の必要性を前提としている。 これはそのような必要性について研究上の疑問を提起する。 本研究では,システム応答の各ターンを外部知識で拡張する必要性について検討する。 特に,適応的拡張のバイナリ選択に対する人間の判断を活用することで,会話コンテキストと関連する入力をモデル化したゲーティングモデルであるRAGateを開発し,対話システムは応答改善のためにRAGを必要とするかどうかを予測する。 我々は、対話モデルにRAGateを考案し、適用するための広範囲な実験を行い、様々な会話シナリオを包括的に分析する。 実験結果と分析結果から,RAGに基づく会話システムにおけるRAGateの有効性が示唆された。 また,世代間の信頼度と強化知識の関連性についても検討した。

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