Fugu-MT 論文翻訳(概要): Retriever-and-Memory: Towards Adaptive Note-Enhanced Retrieval-Augmented Generation

論文の概要: Retriever-and-Memory: Towards Adaptive Note-Enhanced Retrieval-Augmented Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08821v1
Date: Fri, 11 Oct 2024 14:03:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 21:45:38.145716
Title: Retriever-and-Memory: Towards Adaptive Note-Enhanced Retrieval-Augmented Generation
Title（参考訳）: Retriever-and-Memory:Adaptive Note-Enhanced Retrieval-Augmented Generation
Authors: Ruobing Wang, Daren Zha, Shi Yu, Qingfei Zhao, Yuxuan Chen, Yixuan Wang, Shuo Wang, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Xu Han, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
Abstract要約: 本稿では,複雑なQAタスクに対する適応ノート拡張RAG(Adaptive Note-Enhanced RAG)と呼ばれる汎用RAGアプローチを提案する。具体的には、Adaptive-Noteは、知識の成長に関する包括的な視点を導入し、ノート形式で新しい情報を反復的に収集する。さらに,適切な知識探索を促進するために,適応的な音符ベースの停止探索戦略を用いて,「何を検索し,いつ停止するか」を判断する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 72.70046559930555
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) mitigates issues of the factual errors and hallucinated outputs generated by Large Language Models (LLMs) in open-domain question-answering tasks (OpenQA) via introducing external knowledge. For complex QA, however, existing RAG methods use LLMs to actively predict retrieval timing and directly use the retrieved information for generation, regardless of whether the retrieval timing accurately reflects the actual information needs, or sufficiently considers prior retrieved knowledge, which may result in insufficient information gathering and interaction, yielding low-quality answers. To address these, we propose a generic RAG approach called Adaptive Note-Enhanced RAG (Adaptive-Note) for complex QA tasks, which includes the iterative information collector, adaptive memory reviewer, and task-oriented generator, while following a new Retriever-and-Memory paradigm. Specifically, Adaptive-Note introduces an overarching view of knowledge growth, iteratively gathering new information in the form of notes and updating them into the existing optimal knowledge structure, enhancing high-quality knowledge interactions. In addition, we employ an adaptive, note-based stop-exploration strategy to decide "what to retrieve and when to stop" to encourage sufficient knowledge exploration. We conduct extensive experiments on five complex QA datasets, and the results demonstrate the superiority and effectiveness of our method and its components. The code and data are at https://github.com/thunlp/Adaptive-Note.
Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識の導入を通じて、オープンドメイン質問応答タスク(OpenQA)において、大規模言語モデル(LLM)が生成する事実エラーと幻覚出力の問題を緩和する。しかし、複雑なQAの場合、既存のRAG法ではLSMを用いて検索タイミングを積極的に予測し、検索タイミングが実際の情報要求を正確に反映しているかどうかに関わらず、検索した情報を生成するために直接利用する。そこで本稿では,Retriever-and-Memoryパラダイムに従って,反復情報収集,アダプティブメモリレビュアー,タスク指向ジェネレータを含む複雑なQAタスクに対して,Adaptive Note-Enhanced RAG(Adaptive-Note)と呼ばれる汎用RAGアプローチを提案する。具体的には、Adaptive-Noteは、知識の成長に関する包括的な見解を導入し、ノートの形で新しい情報を反復的に収集し、それらを既存の最適な知識構造に更新し、高品質な知識相互作用を強化する。さらに,適切な知識探索を促進するために,適応的な音符ベースの停止探索戦略を用いて,「何を検索し,いつ停止するか」を判断する。我々は,5つの複雑なQAデータセットについて広範な実験を行い,本手法とその構成要素の優位性と有効性を示した。コードとデータはhttps://github.com/thunlp/Adaptive-Noteにある。

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