論文の概要: An Adaptive Framework for Generating Systematic Explanatory Answer in Online Q&A Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17694v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 09:14:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:57:13.516026
• Title: An Adaptive Framework for Generating Systematic Explanatory Answer in Online Q&A Platforms
• Title（参考訳）: オンラインQ&Aプラットフォームにおける体系的説明回答生成のための適応的フレームワーク
• Authors: Ziyang Chen, Xiaobin Wang, Yong Jiang, Jinzhi Liao, Pengjun Xie, Fei Huang, Xiang Zhao,
• Abstract要約: 質問応答(QA)性能を向上させるために設計された,革新的なフレームワークであるSynthRAGを提案する。 SynthRAGは動的コンテンツの構造化に適応的なアウトラインを用いることで従来のモデルを改善する。 Zhihuプラットフォーム上のオンラインデプロイメントでは、SynthRAGの回答が注目すべきユーザエンゲージメントを実現していることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.878616839799776
• License:
• Abstract: Question Answering (QA) systems face challenges in handling complex questions that require multi-domain knowledge synthesis. The naive RAG models, although effective in information retrieval, struggle with complex questions that require comprehensive and in-depth answers. The pioneering task is defined as explanatory answer generation, which entails handling identified challenges such as the requirement for comprehensive information and logical coherence within the generated context. To address these issues, we refer to systematic thinking theory and propose SynthRAG, an innovative framework designed to enhance QA performance. SynthRAG improves on conventional models by employing adaptive outlines for dynamic content structuring, generating systematic information to ensure detailed coverage, and producing customized answers tailored to specific user inquiries. This structured approach guarantees logical coherence and thorough integration of information, yielding responses that are both insightful and methodically organized. Empirical evaluations underscore SynthRAG's effectiveness, demonstrating its superiority in handling complex questions, overcoming the limitations of naive RAG models, and significantly improving answer quality and depth. Furthermore, an online deployment on the Zhihu platform revealed that SynthRAG's answers achieved notable user engagement, with each response averaging 5.73 upvotes and surpassing the performance of 79.8% of human contributors, highlighting the practical relevance and impact of the proposed framework. Our code is available at https://github.com/czy1999/SynthRAG .
• Abstract（参考訳）: 質問回答システム(QA)は、多分野知識合成を必要とする複雑な質問に対処する上で、課題に直面している。 ナイーブなRAGモデルは情報検索に有効であるが、包括的で詳細な答えを必要とする複雑な問題に悩まされる。 先駆的なタスクは説明的回答生成として定義され、包括的な情報の要求や生成されたコンテキスト内の論理的一貫性といった、特定された課題を扱う。 これらの課題に対処するため、我々は体系的思考理論を言及し、QA性能を高めるために設計された革新的なフレームワークであるSynthRAGを提案する。 SynthRAGは、動的コンテンツの構造化に適応的なアウトラインを採用し、詳細なカバレッジを確保するために体系的な情報を生成し、特定のユーザからの問い合わせに合わせてカスタマイズされた回答を生成することで、従来のモデルを改善する。 この構造化されたアプローチは、論理的一貫性と情報の完全統合を保証する。 経験的評価は、SynthRAGの有効性を裏付け、複雑な問題を扱う上での優位性を証明し、単純なRAGモデルの限界を克服し、回答の品質と深さを大幅に改善した。 さらに、Zhihuプラットフォーム上でのオンラインデプロイメントでは、SynthRAGの回答が、平均5.73のアップボイトと79.8%の人間コントリビュータのパフォーマンスを上回り、ユーザエンゲージメントを達成し、提案されたフレームワークの実践的妥当性と影響を強調した。 私たちのコードはhttps://github.com/czy 1999/SynthRAGで公開されています。

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