論文の概要: MemoRAG: Moving towards Next-Gen RAG Via Memory-Inspired Knowledge Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05591v2
• Date: Tue, 10 Sep 2024 02:01:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 12:03:11.205043
• Title: MemoRAG: Moving towards Next-Gen RAG Via Memory-Inspired Knowledge Discovery
• Title（参考訳）: MemoRAG: メモリにインスパイアされた知識発見による次世代RAGへの移行
• Authors: Hongjin Qian, Peitian Zhang, Zheng Liu, Kelong Mao, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索ツールを利用して外部データベースにアクセスする。 既存のRAGシステムは主に簡単な質問応答タスクに有効である。 本稿では,MemoRAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.38640001674072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) leverages retrieval tools to access external databases, thereby enhancing the generation quality of large language models (LLMs) through optimized context. However, the existing retrieval methods are constrained inherently, as they can only perform relevance matching between explicitly stated queries and well-formed knowledge, but unable to handle tasks involving ambiguous information needs or unstructured knowledge. Consequently, existing RAG systems are primarily effective for straightforward question-answering tasks. In this work, we propose MemoRAG, a novel retrieval-augmented generation paradigm empowered by long-term memory. MemoRAG adopts a dual-system architecture. On the one hand, it employs a light but long-range LLM to form the global memory of database. Once a task is presented, it generates draft answers, cluing the retrieval tools to locate useful information within the database. On the other hand, it leverages an expensive but expressive LLM, which generates the ultimate answer based on the retrieved information. Building on this general framework, we further optimize MemoRAG's performance by enhancing its cluing mechanism and memorization capacity. In our experiment, MemoRAG achieves superior performance across a variety of evaluation tasks, including both complex ones where conventional RAG fails and straightforward ones where RAG is commonly applied.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索ツールを活用して外部データベースにアクセスし、最適化されたコンテキストを通じて大規模言語モデル(LLM)の生成品質を向上させる。 しかし,既存の検索手法は,明示されたクエリと十分に構造化された知識との関連性マッチングしか行えず,曖昧な情報要求や構造化されていない知識を含むタスクを処理できないため,本質的に制約されている。 したがって、既存のRAGシステムは、簡単な質問応答タスクに主に有効である。 本稿では,MemoRAGを提案する。MemoRAGは,長期記憶によって強化された新しい検索拡張生成パラダイムである。 MemoRAGはデュアルシステムアーキテクチャを採用している。 一方で、データベースのグローバルメモリを形成するために、軽量だが長距離のLLMを使用している。 タスクが提示されると、ドラフト回答が生成され、検索ツールがデータベース内の有用な情報を見つける。 一方,LLMは高価だが表現力に富むLCMを利用して,検索した情報に基づいて究極の回答を生成する。 この汎用フレームワーク上に構築したMemoRAGは,そのクレーリング機構と記憶能力を向上させることで,さらに性能を最適化する。 実験では,従来のRAGが失敗する複雑なタスクや,RAGが一般的に適用される単純なタスクなど,さまざまな評価タスクにおいて優れたパフォーマンスを実現している。

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