論文の概要: HyPA-RAG: A Hybrid Parameter Adaptive Retrieval-Augmented Generation System for AI Legal and Policy Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09046v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 16:11:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-22 21:42:00.769755
• Title: HyPA-RAG: A Hybrid Parameter Adaptive Retrieval-Augmented Generation System for AI Legal and Policy Applications
• Title（参考訳）: HyPA-RAG:AI法と政策応用のためのハイブリッドパラメータ適応検索型生成システム
• Authors: Rishi Kalra, Zekun Wu, Ayesha Gulley, Airlie Hilliard, Xin Guan, Adriano Koshiyama, Philip Treleaven,
• Abstract要約: 本稿ではハイブリッドについて紹介する。 アダプティブRAG(Adaptive RAG, HyPA-RAG)は、AIの法と政策に合わせたシステムである。 パラメータを動的に調整することにより、HyPA-RAGは検索精度と応答忠実度を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.527078412319764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) excel in text generation and question-answering, their effectiveness in AI legal and policy is limited by outdated knowledge, hallucinations, and inadequate reasoning in complex contexts. Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems improve response accuracy by integrating external knowledge but struggle with retrieval errors, poor context integration, and high costs, particularly in interpreting qualitative and quantitative AI legal texts. This paper introduces a Hybrid Parameter-Adaptive RAG (HyPA-RAG) system tailored for AI legal and policy, exemplified by NYC Local Law 144 (LL144). HyPA-RAG uses a query complexity classifier for adaptive parameter tuning, a hybrid retrieval strategy combining dense, sparse, and knowledge graph methods, and an evaluation framework with specific question types and metrics. By dynamically adjusting parameters, HyPA-RAG significantly improves retrieval accuracy and response fidelity. Testing on LL144 shows enhanced correctness, faithfulness, and contextual precision, addressing the need for adaptable NLP systems in complex, high-stakes AI legal and policy applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)はテキスト生成や質問応答に優れるが、AI法とポリシーにおけるそれらの有効性は、複雑な文脈における時代遅れの知識、幻覚、不十分な推論によって制限される。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部知識を統合することで応答精度を向上させるが、検索エラー、コンテキスト統合の貧弱、高コストに苦しむ。 本稿では,ニューヨーク地方法144(LL144)で実証されたAI法と政策に適したハイブリッドパラメータ適応RAG(HyPA-RAG)システムを提案する。 HyPA-RAGは、適応パラメータチューニングのためのクエリ複雑性分類器、密度、スパース、知識グラフメソッドを組み合わせたハイブリッド検索戦略、および特定の質問タイプとメトリクスを用いた評価フレームワークを使用する。 パラメータを動的に調整することにより、HyPA-RAGは検索精度と応答忠実度を大幅に改善する。 LL144のテストでは、複雑で高精度なAI法とポリシーの応用において、適応可能なNLPシステムの必要性に対処して、正確性、忠実性、文脈的精度の向上が示されている。

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