論文の概要: Metadata-based Data Exploration with Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04231v1
• Date: Sat, 05 Oct 2024 17:11:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 14:01:52.937999
• Title: Metadata-based Data Exploration with Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための検索拡張生成を用いたメタデータに基づくデータ探索
• Authors: Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji, Jiayi Dai, Randy Goebel,
• Abstract要約: 本研究では、メタデータに基づくデータ発見を強化するために、レトリーバル拡張生成(RAG)という形式を用いた新しいデータ探索アーキテクチャを提案する。 提案フレームワークは異種データソース間の意味的類似性を評価するための新しい手法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7685718201378746
• License:
• Abstract: Developing the capacity to effectively search for requisite datasets is an urgent requirement to assist data users in identifying relevant datasets considering the very limited available metadata. For this challenge, the utilization of third-party data is emerging as a valuable source for improvement. Our research introduces a new architecture for data exploration which employs a form of Retrieval-Augmented Generation (RAG) to enhance metadata-based data discovery. The system integrates large language models (LLMs) with external vector databases to identify semantic relationships among diverse types of datasets. The proposed framework offers a new method for evaluating semantic similarity among heterogeneous data sources and for improving data exploration. Our study includes experimental results on four critical tasks: 1) recommending similar datasets, 2) suggesting combinable datasets, 3) estimating tags, and 4) predicting variables. Our results demonstrate that RAG can enhance the selection of relevant datasets, particularly from different categories, when compared to conventional metadata approaches. However, performance varied across tasks and models, which confirms the significance of selecting appropriate techniques based on specific use cases. The findings suggest that this approach holds promise for addressing challenges in data exploration and discovery, although further refinement is necessary for estimation tasks.
• Abstract（参考訳）: 必要なデータセットを効率的に検索する能力の開発は、非常に限られたメタデータを考慮して、関連するデータセットを識別するデータユーザを支援するために必要不可欠な要件である。 この課題に対して、サードパーティデータの利用は、改善のための貴重な情報源として現れています。 本研究では,メタデータに基づくデータ発見を促進するために,レトリーバル拡張生成(RAG)という形式を用いた新しいデータ探索アーキテクチャを提案する。 このシステムは、大規模言語モデル(LLM)と外部ベクトルデータベースを統合し、多様な種類のデータセット間の意味的関係を識別する。 提案フレームワークは、異種データソース間の意味的類似性を評価し、データ探索を改善するための新しい手法を提供する。 本研究は4つの重要な課題に関する実験結果を含む。 1)類似したデータセットを推奨する。 2) 組み合わせ可能なデータセットの提案 3)タグの推定,及び 4) 変数を予測する。 以上の結果から,RAGは従来のメタデータ手法と比較して,関連するデータセットの選択,特に異なるカテゴリの選択を促進できることが示唆された。 しかし、パフォーマンスはタスクやモデルによって異なり、特定のユースケースに基づいて適切なテクニックを選択することの重要性が確認されている。 この結果から,本手法はデータ探索と発見の課題に対処する上で有望であるが,推定タスクにはさらなる改良が必要であることが示唆された。

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