論文の概要: LongRAG: A Dual-Perspective Retrieval-Augmented Generation Paradigm for Long-Context Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18050v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 17:24:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:56:13.624115
• Title: LongRAG: A Dual-Perspective Retrieval-Augmented Generation Paradigm for Long-Context Question Answering
• Title（参考訳）: LongRAG:ロングコンテキスト質問応答のための2次元検索拡張生成パラダイム
• Authors: Qingfei Zhao, Ruobing Wang, Yukuo Cen, Daren Zha, Shicheng Tan, Yuxiao Dong, Jie Tang,
• Abstract要約: LongRAGはLCQAのための汎用的で双対的かつ堅牢なLCMベースのRAGシステムパラダイムである。 LongRAGは長文LLM(6.94%増)、アドバンストRAG(6.16%増)、バニラRAG(17.25%増)を大きく上回る
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.114593394058144
• License:
• Abstract: Long-Context Question Answering (LCQA), a challenging task, aims to reason over long-context documents to yield accurate answers to questions. Existing long-context Large Language Models (LLMs) for LCQA often struggle with the "lost in the middle" issue. Retrieval-Augmented Generation (RAG) mitigates this issue by providing external factual evidence. However, its chunking strategy disrupts the global long-context information, and its low-quality retrieval in long contexts hinders LLMs from identifying effective factual details due to substantial noise. To this end, we propose LongRAG, a general, dual-perspective, and robust LLM-based RAG system paradigm for LCQA to enhance RAG's understanding of complex long-context knowledge (i.e., global information and factual details). We design LongRAG as a plug-and-play paradigm, facilitating adaptation to various domains and LLMs. Extensive experiments on three multi-hop datasets demonstrate that LongRAG significantly outperforms long-context LLMs (up by 6.94%), advanced RAG (up by 6.16%), and Vanilla RAG (up by 17.25%). Furthermore, we conduct quantitative ablation studies and multi-dimensional analyses, highlighting the effectiveness of the system's components and fine-tuning strategies. Data and code are available at https://github.com/QingFei1/LongRAG.
• Abstract（参考訳）: 長文質問回答(Long-Context Question Answering,LCQA)は、質問に対する正確な回答を得るために、長文文書を推論することを目的としている。 LCQAの既存の長文Large Language Models (LLM) は、しばしば "Lost in the middle" 問題と競合する。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部の事実証拠を提供することでこの問題を軽減する。 しかし、チャンキング戦略は、グローバルな長文情報を破壊し、長いコンテキストにおける低品質な検索は、大きなノイズによる効果的な事実の特定を妨げている。 この目的のために,LongRAGはLCQAのための汎用的で双対的かつ堅牢なLLMベースのRAGシステムパラダイムであり,複雑な長文知識(グローバル情報と事実詳細)に対するRAGの理解を強化する。 我々はLongRAGをプラグアンドプレイのパラダイムとして設計し、様々なドメインやLLMへの適応を容易にする。 3つのマルチホップデータセットの大規模な実験により、LongRAGは長文LLM(6.94%)、アドバンストRAG(6.16%)、バニラRAG(17.25%)を大きく上回っている。 さらに、定量的アブレーション研究と多次元解析を行い、システムコンポーネントの有効性と微調整戦略を強調した。 データとコードはhttps://github.com/QingFei1/LongRAGで入手できる。

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