論文の概要: Toolshed: Scale Tool-Equipped Agents with Advanced RAG-Tool Fusion and Tool Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14594v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 16:27:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:29:14.637173
• Title: Toolshed: Scale Tool-Equipped Agents with Advanced RAG-Tool Fusion and Tool Knowledge Bases
• Title（参考訳）: Toolshed: 高度なRAGツール融合とツール知識ベースを備えたツール付きエージェント
• Authors: Elias Lumer, Vamse Kumar Subbiah, James A. Burke, Pradeep Honaganahalli Basavaraju, Austin Huber,
• Abstract要約: 強化されたツール表現を格納するように設計されたツール知識ベース(ベクトルデータベース)であるToolshed Knowledge Basesを紹介する。 RAG-Tool Fusion(Advanced RAG-Tool Fusion)も提案する。 このアプローチでは,ToolEシングルツール,ToolEマルチツール,Seal-Toolsベンチマークデータセットの46%,56%,絶対的な改善を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advancements in tool-equipped Agents (LLMs) have enabled complex tasks like secure database interactions and multi-agent code development. However, scaling tool capacity beyond agent reasoning or model limits remains a challenge. In this paper, we address these challenges by introducing Toolshed Knowledge Bases, a tool knowledge base (vector database) designed to store enhanced tool representations and optimize tool selection for large-scale tool-equipped Agents. Additionally, we propose Advanced RAG-Tool Fusion, a novel ensemble of tool-applied advanced retrieval-augmented generation (RAG) techniques across the pre-retrieval, intra-retrieval, and post-retrieval phases, without requiring model fine-tuning. During pre-retrieval, tool documents are enhanced with key information and stored in the Toolshed Knowledge Base. Intra-retrieval focuses on query planning and transformation to increase retrieval accuracy. Post-retrieval refines the retrieved tool documents and enables self-reflection. Furthermore, by varying both the total number of tools (tool-M) an Agent has access to and the tool selection threshold (top-k), we address trade-offs between retrieval accuracy, agent performance, and token cost. Our approach achieves 46%, 56%, and 47% absolute improvements on the ToolE single-tool, ToolE multi-tool and Seal-Tools benchmark datasets, respectively (Recall@5).
• Abstract（参考訳）: ツール装備エージェント(LLM)の最近の進歩は、セキュアなデータベースインタラクションやマルチエージェントコード開発といった複雑なタスクを可能にしている。 しかしながら、エージェント推論やモデル制限を越えるツール容量のスケーリングは、依然として課題である。 本稿では,ツール表現の強化と大規模ツール対応エージェントのツール選択の最適化を目的としたツール知識ベース(ベクトルデータベース)であるToolshed Knowledge Basesを導入することで,これらの課題に対処する。 さらに, モデル微調整を必要とせず, 検索前, 検索中, 検索後の各段階にまたがる, ツール応用高度な検索拡張生成技術(RAG)の新たなアンサンブルであるAdvanced RAG-Tool Fusionを提案する。 事前検索の間、ツールドキュメントはキー情報で拡張され、ツールッシュナレッジベースに格納される。 検索内部では、検索精度を高めるためにクエリ計画と変換に焦点を当てている。 検索後、検索したツール文書を洗練し、自己回帰を可能にする。 さらに、エージェントがアクセス可能なツールの総数(ツール-M)とツール選択しきい値(トップ-k)の両方を変化させることで、検索精度、エージェント性能、トークンコストのトレードオフに対処する。 当社のアプローチでは,ToolEシングルツール,ToolEマルチツール,Seal-Toolsベンチマークデータセットに対して,それぞれ46%,56%,47%の絶対的な改善を実現しています(Recall@5)。

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