Fugu-MT 論文翻訳(概要): RAG based Question-Answering for Contextual Response Prediction System

論文の概要: RAG based Question-Answering for Contextual Response Prediction System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03708v2
Date: Fri, 6 Sep 2024 14:18:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-09 13:05:05.313379
Title: RAG based Question-Answering for Contextual Response Prediction System
Title（参考訳）: RAGに基づく文脈応答予測システムに対する質問応答
Authors: Sriram Veturi, Saurabh Vaichal, Reshma Lal Jagadheesh, Nafis Irtiza Tripto, Nian Yan,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて汎用性を示している。 Retrieval Augmented Generation (RAG)は、この課題に対処するための有望な技術として登場した。本稿では,産業用ユースケースにRAG機能を備えたLCMを用いたエンドツーエンドフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4660328753262075
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown versatility in various Natural Language Processing (NLP) tasks, including their potential as effective question-answering systems. However, to provide precise and relevant information in response to specific customer queries in industry settings, LLMs require access to a comprehensive knowledge base to avoid hallucinations. Retrieval Augmented Generation (RAG) emerges as a promising technique to address this challenge. Yet, developing an accurate question-answering framework for real-world applications using RAG entails several challenges: 1) data availability issues, 2) evaluating the quality of generated content, and 3) the costly nature of human evaluation. In this paper, we introduce an end-to-end framework that employs LLMs with RAG capabilities for industry use cases. Given a customer query, the proposed system retrieves relevant knowledge documents and leverages them, along with previous chat history, to generate response suggestions for customer service agents in the contact centers of a major retail company. Through comprehensive automated and human evaluations, we show that this solution outperforms the current BERT-based algorithms in accuracy and relevance. Our findings suggest that RAG-based LLMs can be an excellent support to human customer service representatives by lightening their workload.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて、効果的な質問応答システムとしての可能性を含む汎用性を示している。しかし、業界環境で特定の顧客の問い合わせに応答して正確な情報を提供するためには、幻覚を避けるために総合的な知識ベースにアクセスする必要がある。 Retrieval Augmented Generation (RAG)は、この課題に対処するための有望な技術として登場した。しかし、RAGを用いた現実世界アプリケーションのための正確な問合せフレームワークの開発にはいくつかの課題が伴う。 1)データ可用性の問題。 2 生成されたコンテンツの質の評価及び 3)人的評価の費用性。本稿では,産業用ユースケースにRAG機能を備えたLCMを用いたエンドツーエンドフレームワークを提案する。顧客からの問い合わせに応じて、提案システムは関連する知識文書を検索し、それらを過去のチャット履歴とともに活用し、大手小売店の連絡先センターにおけるカスタマーサービスエージェントに対する応答提案を生成する。総合的な自動評価と人的評価により、このソリューションは現在のBERTベースのアルゴリズムよりも精度と妥当性が優れていることを示す。以上の結果から,RAGをベースとしたLCMは,作業負荷の軽減によるカスタマーサービス代表者への優れた支援となる可能性が示唆された。

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