Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhanced document retrieval with topic embeddings

論文の概要: Enhanced document retrieval with topic embeddings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10435v1
Date: Mon, 19 Aug 2024 22:01:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-10 17:22:32.523873
Title: Enhanced document retrieval with topic embeddings
Title（参考訳）: トピック埋め込みによる文書検索の強化
Authors: Kavsar Huseynova, Jafar Isbarov,
Abstract要約: 文書検索システムは、検索強化世代(RAG)の出現にともなって、再活性化された関心を経験してきた。 RAGアーキテクチャはLLMのみのアプリケーションよりも幻覚率が低い。我々は文書の話題情報を考慮した新しいベクトル化手法を考案した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Document retrieval systems have experienced a revitalized interest with the advent of retrieval-augmented generation (RAG). RAG architecture offers a lower hallucination rate than LLM-only applications. However, the accuracy of the retrieval mechanism is known to be a bottleneck in the efficiency of these applications. A particular case of subpar retrieval performance is observed in situations where multiple documents from several different but related topics are in the corpus. We have devised a new vectorization method that takes into account the topic information of the document. The paper introduces this new method for text vectorization and evaluates it in the context of RAG. Furthermore, we discuss the challenge of evaluating RAG systems, which pertains to the case at hand.
Abstract（参考訳）: 文書検索システムは、検索強化世代(RAG)の出現により、再活性化された関心を経験してきた。 RAGアーキテクチャはLLMのみのアプリケーションよりも幻覚率が高い。しかし、検索機構の精度は、これらのアプリケーションの効率のボトルネックであることが知られている。いくつかの異なるトピックから複数のドキュメントがコーパスにある場合、特にサブパー検索性能が観察される。我々は文書の話題情報を考慮した新しいベクトル化手法を考案した。本稿では,テキストベクトル化の新しい手法について紹介し,RAGの文脈で評価する。また,RAGシステム評価の課題についても検討する。

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