論文の概要: Optimizing Retrieval-Augmented Generation with Elasticsearch for Enhanced Question-Answering Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14167v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 04:17:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:37.319958
• Title: Optimizing Retrieval-Augmented Generation with Elasticsearch for Enhanced Question-Answering Systems
• Title（参考訳）: 改良型質問応答システムのための弾性探索による検索拡張生成の最適化
• Authors: Jiajing Chen, Runyuan Bao, Hongye Zheng, Zhen Qi, Jianjun Wei, Jiacheng Hu,
• Abstract要約: 本研究の目的は,大規模言語モデル(LLM)の精度と品質を,検索型拡張生成(RAG)フレームワークに統合することにより改善することである。 この実験では、テストデータセットとしてSQuAD(Stanford Question Answering dataset)バージョン2.0が使用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4299671488193497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study aims to improve the accuracy and quality of large-scale language models (LLMs) in answering questions by integrating Elasticsearch into the Retrieval Augmented Generation (RAG) framework. The experiment uses the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) version 2.0 as the test dataset and compares the performance of different retrieval methods, including traditional methods based on keyword matching or semantic similarity calculation, BM25-RAG and TF-IDF- RAG, and the newly proposed ES-RAG scheme. The results show that ES-RAG not only has obvious advantages in retrieval efficiency but also performs well in key indicators such as accuracy, which is 0.51 percentage points higher than TF-IDF-RAG. In addition, Elasticsearch's powerful search capabilities and rich configuration options enable the entire question-answering system to better handle complex queries and provide more flexible and efficient responses based on the diverse needs of users. Future research directions can further explore how to optimize the interaction mechanism between Elasticsearch and LLM, such as introducing higher-level semantic understanding and context-awareness capabilities, to achieve a more intelligent and humanized question-answering experience.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の精度と品質を改善することを目的として,ElasticsearchをRetrieval Augmented Generation(RAG)フレームワークに統合することで,質問に答えることを目的とした。 この実験では、SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)バージョン2.0をテストデータセットとして使用し、キーワードマッチングやセマンティック類似性計算に基づく従来の手法、BM25-RAGとTF-IDF-RAG、新しく提案されたES-RAGスキームなど、さまざまな検索手法のパフォーマンスを比較した。 その結果、ES-RAGは検索効率において明らかな優位性を持つだけでなく、TF-IDF-RAGよりも0.51ポイント高い精度などの重要な指標でも良好であることがわかった。 さらに、Elasticsearchの強力な検索機能とリッチな設定オプションにより、質問応答システム全体が複雑なクエリをよりよく処理し、多様なユーザのニーズに基づいて、より柔軟で効率的なレスポンスを提供することができる。 将来の研究の方向性は、よりインテリジェントで人間化された質問応答体験を達成するために、より高度な意味理解と文脈認識能力を導入するなど、ElasticsearchとLLMの相互作用メカニズムを最適化する方法をさらに探求することができる。

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