論文の概要: HyQE: Ranking Contexts with Hypothetical Query Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15262v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 03:15:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:16.031972
• Title: HyQE: Ranking Contexts with Hypothetical Query Embeddings
• Title（参考訳）: HyQE: 仮説クエリの埋め込みでコンテキストをランク付けする
• Authors: Weichao Zhou, Jiaxin Zhang, Hilaf Hasson, Anu Singh, Wenchao Li,
• Abstract要約: 検索拡張システムでは、検索したコンテキストをユーザクエリとの関連性に基づいて順序付けするために、コンテキストランキング技術が一般的に使用される。 大規模言語モデル(LLM)は、文脈のランク付けに使われてきた。 LLMの微調整を必要とせずに、埋め込み類似性とLLM機能を組み合わせたスケーラブルなランキングフレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.23634055123276
• License:
• Abstract: In retrieval-augmented systems, context ranking techniques are commonly employed to reorder the retrieved contexts based on their relevance to a user query. A standard approach is to measure this relevance through the similarity between contexts and queries in the embedding space. However, such similarity often fails to capture the relevance. Alternatively, large language models (LLMs) have been used for ranking contexts. However, they can encounter scalability issues when the number of candidate contexts grows and the context window sizes of the LLMs remain constrained. Additionally, these approaches require fine-tuning LLMs with domain-specific data. In this work, we introduce a scalable ranking framework that combines embedding similarity and LLM capabilities without requiring LLM fine-tuning. Our framework uses a pre-trained LLM to hypothesize the user query based on the retrieved contexts and ranks the context based on the similarity between the hypothesized queries and the user query. Our framework is efficient at inference time and is compatible with many other retrieval and ranking techniques. Experimental results show that our method improves the ranking performance across multiple benchmarks. The complete code and data are available at https://github.com/zwc662/hyqe
• Abstract（参考訳）: 検索拡張システムでは、検索したコンテキストをユーザクエリとの関連性に基づいて順序付けするために、コンテキストランキング技術が一般的に使用される。 標準的なアプローチは、コンテキストと埋め込み空間におけるクエリの類似性を通じて、この関連性を測定することである。 しかし、そのような類似性は、しばしば関連性を捉えるのに失敗する。 あるいは、大きな言語モデル(LLM)が文脈のランク付けに使われてきた。 しかし、候補コンテキストの数が増加し、LLMのコンテキストウィンドウサイズが制限されている場合、スケーラビリティの問題が発生する可能性がある。 さらに、これらのアプローチはドメイン固有データによる微調整 LLM を必要とする。 本研究では,LLMの微調整を必要とせずに,組込み類似性とLLM機能を組み合わせたスケーラブルなランキングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、事前学習したLCMを使用して、検索したコンテキストに基づいてユーザクエリを仮説化し、仮説化されたクエリとユーザクエリの類似性に基づいてコンテキストをランク付けする。 我々のフレームワークは推論時に効率的であり、他の多くの検索・ランキング技術と互換性がある。 実験の結果,提案手法は複数のベンチマークでランク付け性能を向上することがわかった。 完全なコードとデータはhttps://github.com/zwc662/hyqeで入手できる。

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