論文の概要: Towards Multi-Source Retrieval-Augmented Generation via Synergizing Reasoning and Preference-Driven Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00689v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 15:50:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:12.710054
• Title: Towards Multi-Source Retrieval-Augmented Generation via Synergizing Reasoning and Preference-Driven Retrieval
• Title（参考訳）: シンセサイザー化推論と推論駆動検索によるマルチソース検索拡張生成に向けて
• Authors: Qingfei Zhao, Ruobing Wang, Xin Wang, Daren Zha, Nan Mu,
• Abstract要約: 既存のadaptive RAG (ARAG) システムは、適切なタイミングで適切なソースを選択することができないため、複数の検索ソースを効果的に探索するのに苦労している。 我々は,MSPRと呼ばれるマルチソースARAGフレームワークを提案し,推論と嗜好駆動型検索を相乗化して「いつ,何を検索すべきか」と「どの検索ソースを使うのか」を適応的に決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.862780562808097
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a reliable external knowledge augmentation technique to mitigate hallucination issues and parameterized knowledge limitations in Large Language Models (LLMs). Existing Adaptive RAG (ARAG) systems struggle to effectively explore multiple retrieval sources due to their inability to select the right source at the right time. To address this, we propose a multi-source ARAG framework, termed MSPR, which synergizes reasoning and preference-driven retrieval to adaptive decide "when and what to retrieve" and "which retrieval source to use". To better adapt to retrieval sources of differing characteristics, we also employ retrieval action adjustment and answer feedback strategy. They enable our framework to fully explore the high-quality primary source while supplementing it with secondary sources at the right time. Extensive and multi-dimensional experiments conducted on three datasets demonstrate the superiority and effectiveness of MSPR.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル(LLM)における幻覚の問題を緩和し、パラメータ化された知識制限を緩和する信頼性のある外部知識増強手法として登場した。 既存のadaptive RAG (ARAG) システムは、適切なタイミングで適切なソースを選択することができないため、複数の検索ソースを効果的に探索するのに苦労している。 そこで我々は,MSPRと呼ばれるマルチソースARAGフレームワークを提案する。このフレームワークは推論と嗜好駆動型検索を相乗化して,「いつ,何を検索すべきか」と「どの検索ソースを使うのか」を判断する。 また,異なる特性の検索源に適応するため,検索行動調整と回答フィードバック戦略も取り入れた。 これにより、フレームワークは高品質なプライマリソースを十分に探求し、適切なタイミングでセカンダリソースを補足することができます。 3つのデータセットで行った多次元および多次元実験は、MSPRの優位性と有効性を示す。

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