論文の概要: Enhancing Retrieval in QA Systems with Derived Feature Association

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03754v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 05:24:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 16:40:48.952165
• Title: Enhancing Retrieval in QA Systems with Derived Feature Association
• Title（参考訳）: 派生特徴アソシエーションを用いたQAシステムにおける検索の強化
• Authors: Keyush Shah, Abhishek Goyal, Isaac Wasserman,
• Abstract要約: Retrieval augmented generation (RAG) は、長い文脈質問応答(QA)システムにおいて標準となっている。 我々は、AI派生文書(RAIDD)からレトリーバル(Retrieval)と呼ばれるRAGシステムへの新たな拡張を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval augmented generation (RAG) has become the standard in long context question answering (QA) systems. However, typical implementations of RAG rely on a rather naive retrieval mechanism, in which texts whose embeddings are most similar to that of the query are deemed most relevant. This has consequences in subjective QA tasks, where the most relevant text may not directly contain the answer. In this work, we propose a novel extension to RAG systems, which we call Retrieval from AI Derived Documents (RAIDD). RAIDD leverages the full power of the LLM in the retrieval process by deriving inferred features, such as summaries and example questions, from the documents at ingest. We demonstrate that this approach significantly improves the performance of RAG systems on long-context QA tasks.
• Abstract（参考訳）: Retrieval augmented generation (RAG) は、長い文脈質問応答(QA)システムにおいて標準となっている。 しかしながら、RAGの典型的な実装は、クエリと最もよく似た埋め込みを持つテキストを最も関連性が高いとみなす、比較的単純な検索機構に依存している。 主観的なQAタスクでは、最も関連性の高いテキストが直接答えを含まない可能性がある。 本稿では,AI派生文書(RAIDD)からレトリーバル(Retrieval)と呼ばれるRAGシステムの拡張を提案する。 RAIDDは、要約や例題などの推測された特徴を、摂取中の文書から導き出すことによって、検索プロセスにおけるLLMのフルパワーを活用する。 本稿では,長文QAタスクにおけるRAGシステムの性能を大幅に向上させることを実証する。

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