論文の概要: BioRAG: A RAG-LLM Framework for Biological Question Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01107v2
• Date: Wed, 14 Aug 2024 09:54:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 15:28:26.643942
• Title: BioRAG: A RAG-LLM Framework for Biological Question Reasoning
• Title（参考訳）: BioRAG: 生物学的質問応答のためのRAG-LLMフレームワーク
• Authors: Chengrui Wang, Qingqing Long, Meng Xiao, Xunxin Cai, Chengjun Wu, Zhen Meng, Xuezhi Wang, Yuanchun Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) フレームワークを組み込んだ新規な検索拡張生成(RAG)であるBioRAGを紹介する。 このアプローチは、基本的な知識として2200万の科学論文を解析、索引付け、セグメント化することから始まり、続いて、このドメインに適した特別な埋め込みモデルをトレーニングします。 最新の情報を必要とするクエリに対して、BioRAGは質問を分解し、検索エンジンに組み込まれた反復的な検索プロセスを用いてステップバイステップの推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.05505988436551
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The question-answering system for Life science research, which is characterized by the rapid pace of discovery, evolving insights, and complex interactions among knowledge entities, presents unique challenges in maintaining a comprehensive knowledge warehouse and accurate information retrieval. To address these issues, we introduce BioRAG, a novel Retrieval-Augmented Generation (RAG) with the Large Language Models (LLMs) framework. Our approach starts with parsing, indexing, and segmenting an extensive collection of 22 million scientific papers as the basic knowledge, followed by training a specialized embedding model tailored to this domain. Additionally, we enhance the vector retrieval process by incorporating a domain-specific knowledge hierarchy, which aids in modeling the intricate interrelationships among each query and context. For queries requiring the most current information, BioRAG deconstructs the question and employs an iterative retrieval process incorporated with the search engine for step-by-step reasoning. Rigorous experiments have demonstrated that our model outperforms fine-tuned LLM, LLM with search engines, and other scientific RAG frameworks across multiple life science question-answering tasks.
• Abstract（参考訳）: 生命科学研究のための質問答えシステムは、発見の急激なペース、洞察の進化、知識エンティティ間の複雑な相互作用を特徴とし、総合的な知識倉庫と正確な情報検索を維持する上で、ユニークな課題を提示する。 このような問題に対処するために,我々は,Large Language Models (LLMs) フレームワークを備えた新しいレトリーバル拡張生成(RAG)であるBioRAGを紹介した。 このアプローチは、基本的な知識として2200万の科学論文を解析、索引付け、セグメント化することから始まり、続いて、このドメインに適した特別な埋め込みモデルをトレーニングします。 さらに、各クエリとコンテキスト間の複雑な相互関係のモデル化を支援するドメイン固有の知識階層を組み込むことで、ベクトル検索プロセスを強化する。 最新の情報を必要とするクエリに対して、BioRAGは質問を分解し、検索エンジンに組み込まれた反復的な検索プロセスを用いてステップバイステップの推論を行う。 厳密な実験により、我々のモデルは、複数のライフサイエンス質問応答タスクにおいて、微調整 LLM や LLM 、検索エンジン、その他の科学的RAG フレームワークよりも優れていることが示された。

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