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: 2024-11-10 12:31:06.994230
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• Data Fusion of Synthetic Query Variants With Generative Large Language Models [1.864807003137943]
  本研究は,データ融合実験において,命令調整型大規模言語モデルによって生成される合成クエリ変種を用いることの実現可能性について検討する。 我々は、プロンプトとデータ融合の原則を生かした、軽量で教師なしで費用効率のよいアプローチを導入します。 解析の結果,合成クエリの変種に基づくデータ融合は,単一クエリのベースラインよりもはるかに優れており,擬似関連フィードバック手法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T12:54:27Z)
• Learning to Rank for Multiple Retrieval-Augmented Models through Iterative Utility Maximization [21.115495457454365]
  本稿では,複数検索拡張世代(RAG)エージェントを対象とした統合検索エンジンの設計について検討する。 本稿では,これらのRAGエージェントの検索結果を検索エンジンが生成し,オフラインで検索した文書の品質に関するフィードバックを収集する反復的手法を提案する。 我々は、このアプローチをオンライン環境に適応させ、リアルタイムな個別エージェントのフィードバックに基づいて、検索エンジンがその振る舞いを洗練できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T17:53:50Z)
• LLaMA-Berry: Pairwise Optimization for O1-like Olympiad-Level Mathematical Reasoning [56.273799410256075]
  このフレームワークはMonte Carlo Tree Search (MCTS)と反復的なSelf-Refineを組み合わせて推論パスを最適化する。 このフレームワークは、一般的なベンチマークと高度なベンチマークでテストされており、探索効率と問題解決能力の点で優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T18:12:29Z)
• GenCRF: Generative Clustering and Reformulation Framework for Enhanced Intent-Driven Information Retrieval [20.807374287510623]
  我々は,多種多様な意図を適応的に捉えるための生成クラスタリング・改革フレームワークGenCRFを提案する。 我々はGenCRFが,nDCG@10で従来のクエリ修正SOTAを最大12%上回り,最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T05:59:32Z)
• GQE: Generalized Query Expansion for Enhanced Text-Video Retrieval [56.610806615527885]
  本稿では,テキストとビデオ間の固有情報不均衡に対処するため,新しいデータ中心型アプローチであるGeneralized Query Expansion (GQE)を提案する。 ビデオをショートクリップにアダプティブに分割し、ゼロショットキャプションを採用することで、GQEはトレーニングデータセットを総合的なシーン記述で強化する。 GQEは、MSR-VTT、MSVD、SMDC、VATEXなど、いくつかのベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T01:24:09Z)
• Comparative Analysis of Retrieval Systems in the Real World [0.0]
  本研究の目的は,その性能を精度と効率の観点から評価・比較することである。 この分析では、Azure Cognitive Search RetrieverとGPT-4、PineconeのCanopyフレームワーク、LangchainとPineconeのさまざまな言語モデルなど、さまざまなテクノロジの組み合わせについて検討している。 この分析の動機は、様々な領域における堅牢で応答性の高い質問応答システムに対する需要の増加から生じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T12:30:01Z)
• Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers [0.0]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) で文書のプライベートな知識基盤を注入し、生成的Q&A (Question-Answering) システムを構築するための一般的なアプローチである。 本稿では,Vector インデックスや Sparse インデックスなどのセマンティック検索手法をハイブリッドクエリ手法と組み合わせた 'Blended RAG' 手法を提案する。 本研究は,NQ や TREC-COVID などの IR (Information Retrieval) データセットの検索結果の改善と,新たなベンチマーク設定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T17:13:46Z)
• Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity [59.57065228857247]
  Retrieval-augmented Large Language Models (LLMs) は、質問回答(QA)のようなタスクにおける応答精度を高めるための有望なアプローチとして登場した。 本稿では,クエリの複雑さに基づいて,LLMの最適戦略を動的に選択できる適応型QAフレームワークを提案する。 オープンドメインのQAデータセットを用いて、複数のクエリの複雑さを網羅し、QAシステムの全体的な効率性と精度を高めることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T13:52:30Z)
• Adaptive REST API Testing with Reinforcement Learning [54.68542517176757]
  現在のテストツールは効率的な探索機構がなく、全ての操作とパラメータを等しく扱う。 現在のツールは、仕様にレスポンススキーマがない場合や、変種を示す場合に苦労している。 我々は、強化学習を取り入れた適応型REST APIテスト手法を提案し、探索中の操作を優先順位付けする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-08T20:27:05Z)
• Smart(Sampling)Augment: Optimal and Efficient Data Augmentation for Semantic Segmentation [68.8204255655161]
  セマンティックイメージセグメンテーションに関する最初の研究を行い、textitSmartAugment と textitSmartSamplingAugment の2つの新しいアプローチを紹介した。 SmartAugmentはベイジアン最適化を使用して、拡張戦略の豊富なスペースを探索し、私たちが考慮しているすべてのセマンティックセグメンテーションタスクにおいて、新しい最先端のパフォーマンスを達成する。 SmartSamplingAugmentは、固定的な拡張戦略を備えたシンプルなパラメータフリーのアプローチで、既存のリソース集約型アプローチとパフォーマンスを競い合い、安価な最先端データ拡張手法を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T13:04:45Z)
• Generation-Augmented Retrieval for Open-domain Question Answering [134.27768711201202]
  GAR(Generation-Augmented Retrieval)は、オープンドメインの質問に答える機能である。 クエリーに対して多様なコンテキストを生成することは、結果の融合が常により良い検索精度をもたらすので有益であることを示す。 GARは、抽出読取装置を備えた場合、抽出QA設定の下で、自然質問およびトリビアQAデータセットの最先端性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T23:08:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。