論文の概要: Exploring Retrieval Augmented Generation in Arabic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07425v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 10:03:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 13:44:31.232727
• Title: Exploring Retrieval Augmented Generation in Arabic
• Title（参考訳）: アラビアにおける検索能力向上の探究
• Authors: Samhaa R. El-Beltagy, Mohamed A. Abdallah,
• Abstract要約: Retrieval Augmented Generation (RAG) は自然言語処理において強力な技術である。 本稿ではアラビア文字に対するRAGの実装と評価について事例研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Retrieval Augmented Generation (RAG) has emerged as a powerful technique in natural language processing, combining the strengths of retrieval-based and generation-based models to enhance text generation tasks. However, the application of RAG in Arabic, a language with unique characteristics and resource constraints, remains underexplored. This paper presents a comprehensive case study on the implementation and evaluation of RAG for Arabic text. The work focuses on exploring various semantic embedding models in the retrieval stage and several LLMs in the generation stage, in order to investigate what works and what doesn't in the context of Arabic. The work also touches upon the issue of variations between document dialect and query dialect in the retrieval stage. Results show that existing semantic embedding models and LLMs can be effectively employed to build Arabic RAG pipelines.
• Abstract（参考訳）: 近年,検索ベースモデルと生成ベースモデルの強みを融合してテキスト生成タスクを向上する,自然言語処理における強力な手法として,検索型拡張生成(RAG)が登場している。 しかしながら、独自の特徴とリソース制約を持つ言語であるアラビア語でのRAGの適用については、未検討のままである。 本稿ではアラビア文字に対するRAGの実装と評価に関する包括的ケーススタディを提案する。 この研究は、アラビア語の文脈で何が機能し、何が機能しないかを調査するために、検索段階における様々なセマンティック埋め込みモデルと世代段階における複数のLCMを探索することに焦点を当てている。 この研究は、検索段階における文書方言とクエリ方言のバリエーションの問題にも触れている。 その結果,既存のセマンティック埋め込みモデルとLLMを効果的に利用してアラビアRAGパイプラインを構築することが可能であることが示唆された。

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