論文の概要: Toward Optimal Search and Retrieval for RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07396v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 22:06:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:21.312722
• Title: Toward Optimal Search and Retrieval for RAG
• Title（参考訳）: RAGの最適探索と検索に向けて
• Authors: Alexandria Leto, Cecilia Aguerrebere, Ishwar Bhati, Ted Willke, Mariano Tepper, Vy Ai Vo,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、Large Language Models (LLM)に関連するメモリ関連の課題に対処するための有望な方法である。 ここでは、質問回答(QA)などの共通タスクに対して、レトリバーをRAGパイプラインに最適化する方法を理解することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.69494982983534
• License:
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) is a promising method for addressing some of the memory-related challenges associated with Large Language Models (LLMs). Two separate systems form the RAG pipeline, the retriever and the reader, and the impact of each on downstream task performance is not well-understood. Here, we work towards the goal of understanding how retrievers can be optimized for RAG pipelines for common tasks such as Question Answering (QA). We conduct experiments focused on the relationship between retrieval and RAG performance on QA and attributed QA and unveil a number of insights useful to practitioners developing high-performance RAG pipelines. For example, lowering search accuracy has minor implications for RAG performance while potentially increasing retrieval speed and memory efficiency.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) に関連するメモリ関連の課題に対処するための有望な方法である。 2つの別々のシステムがRAGパイプライン、レトリバー、リーダーを形成し、それぞれがダウンストリームタスクのパフォーマンスに与える影響はよく理解されていない。 ここでは、質問回答(QA)などの共通タスクに対して、レトリバーをRAGパイプラインに最適化する方法を理解することを目的としている。 我々は,QAにおける検索とRAG性能の関連性に着目した実験を行い,高性能なRAGパイプラインを開発する実践者にとって有用な知見を明らかにした。 例えば、検索精度の低下は、検索速度とメモリ効率を向上しながら、RAG性能に小さな影響をもたらす。

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