論文の概要: Self-adaptive Multimodal Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11321v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 06:39:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:45.790347
• Title: Self-adaptive Multimodal Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 自己適応型マルチモーダル検索型生成
• Authors: Wenjia Zhai,
• Abstract要約: 我々は,自己適応型マルチモーダル検索型生成(SAM-RAG)という新しい手法を提案する。 SAM-RAGは、必要なときに画像キャプションを含む入力クエリに基づいて関連文書を動的にフィルタリングするだけでなく、検索した文書と出力の両方の品質を検証する。 その結果,SAM-RAGは検索精度と応答生成の両面で既存の最先端手法を上回ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Traditional Retrieval-Augmented Generation (RAG) methods are limited by their reliance on a fixed number of retrieved documents, often resulting in incomplete or noisy information that undermines task performance. Although recent adaptive approaches alleviated these problems, their application in intricate and real-world multimodal tasks remains limited. To address these, we propose a new approach called Self-adaptive Multimodal Retrieval-Augmented Generation (SAM-RAG), tailored specifically for multimodal contexts. SAM-RAG not only dynamically filters relevant documents based on the input query, including image captions when needed, but also verifies the quality of both the retrieved documents and the output. Extensive experimental results show that SAM-RAG surpasses existing state-of-the-art methods in both retrieval accuracy and response generation. By further ablation experiments and effectiveness analysis, SAM-RAG maintains high recall quality while improving overall task performance in multimodal RAG task. Our codes are available at https://github.com/SAM-RAG/SAM_RAG.
• Abstract（参考訳）: 従来のRetrieval-Augmented Generation (RAG) 法は、取得した文書の固定数に依存して制限されており、多くの場合、タスクのパフォーマンスを損なう不完全またはノイズの多い情報をもたらす。 最近の適応的アプローチはこれらの問題を緩和したものの、複雑な実世界のマルチモーダルタスクへの応用は限定的のままである。 そこで本稿では, 自己適応型マルチモーダル検索・拡張生成(SAM-RAG)という手法を提案する。 SAM-RAGは、必要なときに画像キャプションを含む入力クエリに基づいて関連文書を動的にフィルタリングするだけでなく、検索した文書と出力の両方の品質を検証する。 その結果,SAM-RAGは検索精度と応答生成の両面で既存の最先端手法を上回ることがわかった。 SAM-RAGは、さらなるアブレーション実験と有効性解析により、マルチモーダルRAGタスクにおける全体的なタスク性能を改善しつつ、高いリコール品質を維持している。 私たちのコードはhttps://github.com/SAM-RAG/SAM_RAG.comで公開されています。

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