論文の概要: A Hybrid RAG System with Comprehensive Enhancement on Complex Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05141v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 15:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 15:16:47.025240
• Title: A Hybrid RAG System with Comprehensive Enhancement on Complex Reasoning
• Title（参考訳）: 複合推論における包括的強化型ハイブリッドRAGシステム
• Authors: Ye Yuan, Chengwu Liu, Jingyang Yuan, Gongbo Sun, Siqi Li, Ming Zhang,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデルでその精度を高め、外部知識ベースを統合することで幻覚を低減できるフレームワークである。 本稿では,検索品質,拡張推論能力,精巧な数値能力など,総合的な最適化によって強化されたハイブリッドRAGシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.112610550392537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) is a framework enabling large language models (LLMs) to enhance their accuracy and reduce hallucinations by integrating external knowledge bases. In this paper, we introduce a hybrid RAG system enhanced through a comprehensive suite of optimizations that significantly improve retrieval quality, augment reasoning capabilities, and refine numerical computation ability. We refined the text chunks and tables in web pages, added attribute predictors to reduce hallucinations, conducted LLM Knowledge Extractor and Knowledge Graph Extractor, and finally built a reasoning strategy with all the references. We evaluated our system on the CRAG dataset through the Meta CRAG KDD Cup 2024 Competition. Both the local and online evaluations demonstrate that our system significantly enhances complex reasoning capabilities. In local evaluations, we have significantly improved accuracy and reduced error rates compared to the baseline model, achieving a notable increase in scores. In the meanwhile, we have attained outstanding results in online assessments, demonstrating the performance and generalization capabilities of the proposed system. The source code for our system is released in \url{https://gitlab.aicrowd.com/shizueyy/crag-new}.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル(LLM)がそれらの精度を高め、外部知識ベースを統合することで幻覚を減らすことを可能にするフレームワークである。 本稿では,検索品質,拡張推論能力,数値計算能力の向上など,総合的な最適化によって強化されたハイブリッドRAGシステムを提案する。 我々はWebページのテキストチャンクとテーブルを洗練し、幻覚を減らす属性予測器を追加し、LLMナレッジ・エクストラクタとナレッジ・グラフ・エクストラクタを実行し、最後にすべての参照で推論戦略を構築した。 我々は,メタCRAG KDD Cup 2024コンペティションを通じてCRAGデータセットのシステム評価を行った。 局所評価とオンライン評価の両方で,我々のシステムは複雑な推論能力を大幅に向上させることを示した。 局所評価では,ベースラインモデルと比較して精度が大幅に向上し,誤差率も大幅に低下し,スコアの顕著な増加を実現した。 一方,提案システムの性能と一般化能力を実証し,オンラインアセスメントにおける卓越した成果を得た。 我々のシステムのソースコードは \url{https://gitlab.aicrowd.com/shizueyy/crag-new} で公開されている。

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