論文の概要: AutoRAG: Automated Framework for optimization of Retrieval Augmented Generation Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20878v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 09:55:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:27.005401
• Title: AutoRAG: Automated Framework for optimization of Retrieval Augmented Generation Pipeline
• Title（参考訳）: AutoRAG:Retrieval Augmented Generation Pipelineの最適化のためのフレームワーク
• Authors: Dongkyu Kim, Byoungwook Kim, Donggeon Han, Matouš Eibich,
• Abstract要約: 本稿では,与えられたデータセットに対して適切なRAGモジュールを自動的に識別するAutoRAGフレームワークを提案する。 AutoRAGはデータセットのためのRAGモジュールの最適な組み合わせを探索し、近似する。 実験結果とデータは公開されており、GitHubリポジトリからアクセスできます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7060452824323817
• License:
• Abstract: Using LLMs (Large Language Models) in conjunction with external documents has made RAG (Retrieval-Augmented Generation) an essential technology. Numerous techniques and modules for RAG are being researched, but their performance can vary across different datasets. Finding RAG modules that perform well on specific datasets is challenging. In this paper, we propose the AutoRAG framework, which automatically identifies suitable RAG modules for a given dataset. AutoRAG explores and approximates the optimal combination of RAG modules for the dataset. Additionally, we share the results of optimizing a dataset using AutoRAG. All experimental results and data are publicly available and can be accessed through our GitHub repository https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG_ARAGOG_Paper .
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)と外部文書の併用により、RAG(Retrieval-Augmented Generation)が重要な技術となった。 RAGのための多くの技術とモジュールが研究されているが、そのパフォーマンスはさまざまなデータセットで異なる可能性がある。 特定のデータセットでうまく機能するRAGモジュールを見つけることは難しい。 本稿では,与えられたデータセットに対して適切なRAGモジュールを自動的に識別するAutoRAGフレームワークを提案する。 AutoRAGはデータセットのためのRAGモジュールの最適な組み合わせを探索し、近似する。 さらに、AutoRAGを使用してデータセットを最適化する結果を共有します。 実験結果とデータは公開されており、GitHubリポジトリ https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG_ARAGOG_Paperからアクセスできます。

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