論文の概要: SEER: Self-Aligned Evidence Extraction for Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11315v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 06:26:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:46.369239
• Title: SEER: Self-Aligned Evidence Extraction for Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: SEER: 検索拡張ジェネレーションのための自己アライズドエビデンス抽出
• Authors: Xinping Zhao, Dongfang Li, Yan Zhong, Boren Hu, Yibin Chen, Baotian Hu, Min Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,バニラモデルをエビデンス抽出器として最適化するためのモデルに基づくエビデンス抽出学習フレームワークSEERを提案する。 提案手法は, 最終RAG性能を大幅に向上させ, 抽出した証拠の忠実度, 有用性, 簡潔性を向上し, 証拠の長さを9.25倍に短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.823931225182115
• License:
• Abstract: Recent studies in Retrieval-Augmented Generation (RAG) have investigated extracting evidence from retrieved passages to reduce computational costs and enhance the final RAG performance, yet it remains challenging. Existing methods heavily rely on heuristic-based augmentation, encountering several issues: (1) Poor generalization due to hand-crafted context filtering; (2) Semantics deficiency due to rule-based context chunking; (3) Skewed length due to sentence-wise filter learning. To address these issues, we propose a model-based evidence extraction learning framework, SEER, optimizing a vanilla model as an evidence extractor with desired properties through self-aligned learning. Extensive experiments show that our method largely improves the final RAG performance, enhances the faithfulness, helpfulness, and conciseness of the extracted evidence, and reduces the evidence length by 9.25 times. The code will be available at https://github.com/HITsz-TMG/SEER.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) の最近の研究は、検索された通路から証拠を抽出し、計算コストを削減し、最終的なRAG性能を高めている。 既存の手法はヒューリスティック・ベースの拡張に大きく依存しており,(1)手作りコンテキスト・フィルタリングによる曖昧な一般化,(2)ルールベースのコンテキスト・チャンキングによる意味論の欠如,(3)文章ワイド・フィルタ・ラーニングによるスキュード・長さなど,いくつかの問題に直面している。 これらの課題に対処するために,モデルに基づくエビデンス抽出学習フレームワークSEERを提案する。 実験の結果,本手法は最終RAG性能を大幅に改善し,抽出した証拠の忠実度,有用性,簡潔性を向上し,証拠の長さを9.25倍に短縮することがわかった。 コードはhttps://github.com/HITsz-TMG/SEER.comから入手できる。

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