論文の概要: ChunkRAG: Novel LLM-Chunk Filtering Method for RAG Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19572v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 14:07:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:36:55.529418
• Title: ChunkRAG: Novel LLM-Chunk Filtering Method for RAG Systems
• Title（参考訳）: ChunkRAG:RAGシステムのための新しいLLM-Chunkフィルタ法
• Authors: Ritvik Aggarwal Ishneet Sukhvinder Singh Ibrahim Allahverdiyev, Muhammad Taha, Aslihan Akalin, Kevin Zhu,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、無関係またはゆるい関連情報の検索によって不正確な応答を生成する。 チャンクレベルで取得した情報を評価・フィルタリングすることでRAGシステムを強化するフレームワークであるChunkRAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7811840395202345
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems using large language models (LLMs) often generate inaccurate responses due to the retrieval of irrelevant or loosely related information. Existing methods, which operate at the document level, fail to effectively filter out such content. We propose LLM-driven chunk filtering, ChunkRAG, a framework that enhances RAG systems by evaluating and filtering retrieved information at the chunk level. Our approach employs semantic chunking to divide documents into coherent sections and utilizes LLM-based relevance scoring to assess each chunk's alignment with the user's query. By filtering out less pertinent chunks before the generation phase, we significantly reduce hallucinations and improve factual accuracy. Experiments show that our method outperforms existing RAG models, achieving higher accuracy on tasks requiring precise information retrieval. This advancement enhances the reliability of RAG systems, making them particularly beneficial for applications like fact-checking and multi-hop reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を用いた検索拡張生成システム(RAG)は、無関係またはゆるやかな関連情報の検索による不正確な応答をしばしば生成する。 ドキュメントレベルで動作している既存のメソッドは、そのようなコンテンツを効果的にフィルタリングすることができない。 チャンクレベルで抽出した情報を評価・フィルタリングすることでRAGシステムを強化するフレームワークであるChunkRAGを提案する。 提案手法では,文書をコヒーレントなセクションに分割するためにセマンティックチャンキングを採用し,LCMに基づく関連度スコアを用いて,各チャンクとユーザのクエリとの整合性を評価する。 生成フェーズの前に、関連するチャンクをフィルタリングすることにより、幻覚を著しく低減し、事実精度を向上させる。 実験の結果,提案手法は既存のRAGモデルよりも優れており,高精度な情報検索を必要とするタスクにおいて高い精度が得られることがわかった。 この進歩はRAGシステムの信頼性を高め、ファクトチェックやマルチホップ推論のようなアプリケーションに特に有用である。

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