論文の概要: Bayesian inference to improve quality of Retrieval Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08901v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 08:54:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 17:51:33.359690
• Title: Bayesian inference to improve quality of Retrieval Augmented Generation
• Title（参考訳）: 検索能力向上のためのベイズ推論
• Authors: Dattaraj Rao,
• Abstract要約: 検索拡張生成(Retrieval Augmented Generation、RAG)は、現代の大規模言語モデル(LLM)アプリケーションにおいて最も一般的なパターンである。 ベイズ定理は、仮説の条件付き確率と証拠と事前確率を関連付けようとする。 そこで本研究では,テキストチャンクの品質を判断し,テキストチャンクの品質の事前確率を用いることで,RAGシステムからの応答の全体的な品質向上に役立つことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21756081703276
• License:
• Abstract: Retrieval Augmented Generation or RAG is the most popular pattern for modern Large Language Model or LLM applications. RAG involves taking a user query and finding relevant paragraphs of context in a large corpus typically captured in a vector database. Once the first level of search happens over a vector database, the top n chunks of relevant text are included directly in the context and sent as prompt to the LLM. Problem with this approach is that quality of text chunks depends on effectiveness of search. There is no strong post processing after search to determine if the chunk does hold enough information to include in prompt. Also many times there may be chunks that have conflicting information on the same subject and the model has no prior experience which chunk to prioritize to make a decision. Often times, this leads to the model providing a statement that there are conflicting statements, and it cannot produce an answer. In this research we propose a Bayesian approach to verify the quality of text chunks from the search results. Bayes theorem tries to relate conditional probabilities of the hypothesis with evidence and prior probabilities. We propose that, finding likelihood of text chunks to give a quality answer and using prior probability of quality of text chunks can help us improve overall quality of the responses from RAG systems. We can use the LLM itself to get a likelihood of relevance of a context paragraph. For prior probability of the text chunk, we use the page number in the documents parsed. Assumption is that that paragraphs in earlier pages have a better probability of being findings and more relevant to generalizing an answer.
• Abstract（参考訳）: 検索拡張生成(Retrieval Augmented Generation、RAG)は、現代の大規模言語モデル(LLM)アプリケーションにおいて最も一般的なパターンである。 RAGは、通常、ベクトルデータベースでキャプチャされた大きなコーパスにおいて、ユーザクエリを取得し、関連するコンテキストの段落を見つけます。 最初のレベルの検索がベクトルデータベース上で実行されると、関連するテキストのトップnチャンクがコンテキストに直接含まれ、LLMにプロンプトとして送信される。 このアプローチの問題点は、テキストチャンクの品質が検索の有効性に依存することである。 検索後に、チャンクが即座に含める十分な情報を持っているかどうかを判断する強力なポスト処理は存在しない。 また、同じ主題について矛盾する情報を持つチャンクが複数存在し、モデルは決定を下すためにチャンクが優先する事前の経験を持っていない場合もあります。 多くの場合、これは矛盾するステートメントが存在するというステートメントを提供するモデルにつながる。 本研究では,検索結果からテキストチャンクの品質を検証するためのベイズ的手法を提案する。 ベイズ定理は、仮説の条件付き確率と証拠と事前確率を関連付けようとする。 そこで本研究では,テキストチャンクの品質を判断し,テキストチャンクの品質の事前確率を用いることで,RAGシステムからの応答の全体的な品質向上に役立つことを提案する。 LLM自体を使って、コンテキストの段落が関係する可能性を得ることができます。 テキストチャンクの事前確率については、解析した文書のページ番号を使用します。 初期のページの段落は、発見される確率がより高く、回答を一般化する関連性が高いと仮定される。

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