論文の概要: LLM-Ref: Enhancing Reference Handling in Technical Writing with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00294v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 17:57:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:18.632979
• Title: LLM-Ref: Enhancing Reference Handling in Technical Writing with Large Language Models
• Title（参考訳）: LLM-Ref:大規模言語モデルによる技術的記述における参照処理の強化
• Authors: Kazi Ahmed Asif Fuad, Lizhong Chen,
• Abstract要約: LLM-Refは、研究者が複数のソース文書から記事を書くのを補助する記述支援ツールである。 チャンキングとインデックスを使用する従来のRAGシステムとは異なり、私たちのツールはテキスト段落から直接コンテンツを検索し、生成します。 我々の手法は、RAGシステムの正確で関連性があり、文脈的に適切な応答を生成する能力の全体像を提供する総合的な指標である、Ragasスコアの3.25タイムから6.26タイムの上昇を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1180254968265055
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel in data synthesis but can be inaccurate in domain-specific tasks, which retrieval-augmented generation (RAG) systems address by leveraging user-provided data. However, RAGs require optimization in both retrieval and generation stages, which can affect output quality. In this paper, we present LLM-Ref, a writing assistant tool that aids researchers in writing articles from multiple source documents with enhanced reference synthesis and handling capabilities. Unlike traditional RAG systems that use chunking and indexing, our tool retrieves and generates content directly from text paragraphs. This method facilitates direct reference extraction from the generated outputs, a feature unique to our tool. Additionally, our tool employs iterative response generation, effectively managing lengthy contexts within the language model's constraints. Compared to baseline RAG-based systems, our approach achieves a $3.25\times$ to $6.26\times$ increase in Ragas score, a comprehensive metric that provides a holistic view of a RAG system's ability to produce accurate, relevant, and contextually appropriate responses. This improvement shows our method enhances the accuracy and contextual relevance of writing assistance tools.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、データ合成において優れているが、ユーザが提供するデータを活用することで、検索強化生成(RAG)システムに対処するドメイン固有のタスクでは不正確である。 しかし、RAGは検索と生成の両方の段階で最適化を必要とし、出力品質に影響を与える可能性がある。 本稿では,複数のソース文書から参照合成とハンドリング機能を拡張した記事の書き出しを支援する記述支援ツール LLM-Ref を提案する。 チャンキングとインデックスを使用する従来のRAGシステムとは異なり、私たちのツールはテキスト段落から直接コンテンツを検索し、生成します。 本手法は,生成した出力から直接参照抽出を容易にする。 さらに、我々のツールは反復応答生成を採用し、言語モデルの制約内での時間的コンテキストを効果的に管理する。 ベースラインRAGベースのシステムと比較すると,RAGシステムの正確で関連性があり,文脈的に適切な応答を生成する能力の全体像を提供する包括的指標であるRagasスコアの3.25\times$6.26\times$増加が達成されている。 この改善は,筆記支援ツールの精度と文脈的関連性を高めるものである。

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