論文の概要: Plan$\times$RAG: Planning-guided Retrieval Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20753v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 05:35:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:41.166077
• Title: Plan$\times$RAG: Planning-guided Retrieval Augmented Generation
• Title（参考訳）: Plan$\times$RAG: Planning-guided Retrieval Augmented Generation
• Authors: Prakhar Verma, Sukruta Prakash Midigeshi, Gaurav Sinha, Arno Solin, Nagarajan Natarajan, Amit Sharma,
• Abstract要約: 計画誘導型検索強化世代(Plan$times$RAG)を紹介する。 Plan$times$RAGは、有向非巡回グラフ(DAG)として推論計画を定式化し、クエリを関連するアトミックサブクエリに分解する。 Plan$times$RAGは、凍結したLMをプラグアンドプレイの専門家として組み込んで高品質な回答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.5047654554575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Planning-guided Retrieval Augmented Generation (Plan$\times$RAG), a novel framework that augments the \emph{retrieve-then-reason} paradigm of existing RAG frameworks to \emph{plan-then-retrieve}. Plan$\times$RAG formulates a reasoning plan as a directed acyclic graph (DAG), decomposing queries into interrelated atomic sub-queries. Answer generation follows the DAG structure, allowing significant gains in efficiency through parallelized retrieval and generation. While state-of-the-art RAG solutions require extensive data generation and fine-tuning of language models (LMs), Plan$\times$RAG incorporates frozen LMs as plug-and-play experts to generate high-quality answers. Compared to existing RAG solutions, Plan$\times$RAG demonstrates significant improvements in reducing hallucinations and bolstering attribution due to its structured sub-query decomposition. Overall, Plan$\times$RAG offers a new perspective on integrating external knowledge in LMs while ensuring attribution by design, contributing towards more reliable LM-based systems.
• Abstract（参考訳）: 我々は、既存のRAGフレームワークの \emph{retrieve-then-reason} パラダイムを \emph{plan-then-retrieve} に拡張する新しいフレームワークであるプランニング誘導検索生成(Plan$\times$RAG)を紹介する。 Plan$\times$RAGは、有向非巡回グラフ(DAG)として推論計画を定式化し、クエリを関連するアトミックサブクエリに分解する。 アンサー生成はDAG構造に従っており、並列化された検索と生成によって効率が大幅に向上する。 最先端のRAGソリューションは、広範なデータ生成と言語モデル(LM)の微調整を必要とするが、Plan$\times$RAGは、凍結したLMをプラグアンドプレイの専門家として組み込んで高品質な回答を生成する。 既存のRAGソリューションと比較して、Plan$\times$RAGは、その構造的サブクエリ分解による幻覚の低減と帰属の促進に大きな改善を示す。 Plan$\times$RAGは、LMにおける外部知識の統合に関する新たな視点を提供すると同時に、設計による属性を確保し、より信頼性の高いLMベースのシステムに寄与する。

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