論文の概要: Retrieval-Augmented Generation for Domain-Specific Question Answering: A Case Study on Pittsburgh and CMU

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13691v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 20:10:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:25.666780
• Title: Retrieval-Augmented Generation for Domain-Specific Question Answering: A Case Study on Pittsburgh and CMU
• Title（参考訳）: ドメイン特化質問応答のための検索強化生成:ピッツバーグとCMUを事例として
• Authors: Haojia Sun, Yaqi Wang, Shuting Zhang,
• Abstract要約: 我々は、ドメイン固有の質問に答えるために、関連文書を含む大規模言語モデルを提供するために、検索型拡張生成システム(RAG)を設計した。 我々は,グリーディスクレーピング戦略を用いて1,800以上のサブページを抽出し,手動とMistralの生成した質問応答ペアを組み合わせたハイブリッドアノテーションプロセスを用いた。 我々のRAGフレームワークはBM25とFAISSレトリバーを統合し、文書検索精度を向上させるリランカで強化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1787418271023404
• License:
• Abstract: We designed a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system to provide large language models with relevant documents for answering domain-specific questions about Pittsburgh and Carnegie Mellon University (CMU). We extracted over 1,800 subpages using a greedy scraping strategy and employed a hybrid annotation process, combining manual and Mistral-generated question-answer pairs, achieving an inter-annotator agreement (IAA) score of 0.7625. Our RAG framework integrates BM25 and FAISS retrievers, enhanced with a reranker for improved document retrieval accuracy. Experimental results show that the RAG system significantly outperforms a non-RAG baseline, particularly in time-sensitive and complex queries, with an F1 score improvement from 5.45% to 42.21% and recall of 56.18%. This study demonstrates the potential of RAG systems in enhancing answer precision and relevance, while identifying areas for further optimization in document retrieval and model training.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ピッツバーグ大学とカーネギーメロン大学(CMU)に関するドメイン固有の質問に答えるために、関連文書を含む大規模言語モデルを提供するために、検索言語生成システム(RAG)を設計した。 我々は, グリージースクレーピング戦略を用いて1,800以上のサブページを抽出し, 手動とMistralの生成した質問応答ペアを組み合わせたハイブリッドアノテーションプロセスを用い, アノテーション間合意(IAA)スコア0.7625を達成した。 我々のRAGフレームワークはBM25とFAISSレトリバーを統合し、文書検索精度を向上させるリランカで強化した。 実験の結果、RAGシステムは、特に時間に敏感で複雑なクエリにおいて、F1スコアが5.45%から42.21%に改善され、56.18%のリコールでRAGベースラインを著しく上回ることがわかった。 本研究では,回答の精度と妥当性を高める上でRAGシステムの可能性を示すとともに,文書検索やモデルトレーニングにおいてさらなる最適化を行うための領域を同定する。

関連論文リスト

• Do RAG Systems Cover What Matters? Evaluating and Optimizing Responses with Sub-Question Coverage [74.70255719194819]
  サブクエストカバレッジに基づく新しいフレームワークを導入し、RAGシステムが質問の異なる面にどのように対処するかを計測する。 このフレームワークを使用して、You.com、Perplexity AI、Bing Chatの3つの商用生成応答エンジンを評価します。 すべての回答エンジンは、バックグラウンドやフォローアップよりも、コアサブクエストを頻繁にカバーしていますが、コアサブクエストの約50%を見逃しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T22:59:34Z)
• RAG-ConfusionQA: A Benchmark for Evaluating LLMs on Confusing Questions [52.33835101586687]
  会話AIエージェントはRetrieval Augmented Generation(RAG)を使用して、ユーザからの問い合わせに対して検証可能なドキュメント地上応答を提供する。 本稿では,与えられた文書コーパスから,文脈に乱れた多様な質問を効率的に生成する,新しい合成データ生成手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T16:11:29Z)
• Enhanced Electronic Health Records Text Summarization Using Large Language Models [0.0]
  このプロジェクトは、臨床が優先する、焦点を絞った要約を生成するシステムを作成することで、以前の作業の上に構築される。 提案システムでは,Flan-T5モデルを用いて,臨床専門のトピックに基づいた調整されたERHサマリーを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T19:36:41Z)
• RAGChecker: A Fine-grained Framework for Diagnosing Retrieval-Augmented Generation [61.14660526363607]
  本稿では,検索モジュールと生成モジュールの両方に対して,一連の診断指標を組み込んだ詳細な評価フレームワークであるRAGCheckerを提案する。 RAGCheckerは、他の評価指標よりも、人間の判断との相関が著しく優れている。 RAGCheckerのメトリクスは、より効果的なRAGシステムの開発において研究者や実践者を導くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T10:20:54Z)
• RAGEval: Scenario Specific RAG Evaluation Dataset Generation Framework [69.4501863547618]
  本稿では,様々なシナリオにまたがってRAGシステムを評価するためのフレームワークであるRAGvalを紹介する。 事実の正確性に着目し, 完全性, 幻覚, 不適切性の3つの新しい指標を提案する。 実験結果から, RAGEvalは, 生成した試料の明瞭度, 安全性, 適合性, 豊かさにおいて, ゼロショット法とワンショット法より優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T13:35:11Z)
• RAG-QA Arena: Evaluating Domain Robustness for Long-form Retrieval Augmented Question Answering [61.19126689470398]
  Long-form RobustQA (LFRQA)は、7つの異なるドメインにわたる26Kクエリと大きなコーパスをカバーする新しいデータセットである。 RAG-QAアリーナと人間の回答品質判断は高い相関関係にあることを示す。 最も競争力のあるLLMの回答の41.3%のみがLFRQAの回答に好まれており、RAG-QAアリーナは将来の研究の挑戦的な評価プラットフォームであることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T03:02:51Z)
• Evaluating RAG-Fusion with RAGElo: an Automated Elo-based Framework [0.5897092980823265]
  本稿では,RAG (Retrieval-Augmented Generation) Question-Answeringシステムを評価するための総合的なフレームワークを提案する。 我々はLarge Language Models (LLMs) を用いて、実際のユーザクエリとドメイン内ドキュメントに基づいて、合成クエリの大規模なデータセットを生成する。 RAGEloはヒトのアノテータの好みと正に一致しているが,注意が必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T23:20:34Z)
• CRAG -- Comprehensive RAG Benchmark [58.15980697921195]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Model (LLM) の知識不足を緩和するための有望なソリューションとして最近登場した。 既存のRAGデータセットは、現実世界の質問回答(QA)タスクの多様性と動的な性質を適切に表現していない。 このギャップを埋めるために、包括的RAGベンチマーク(CRAG)を導入する。 CRAGは、Webと知識グラフ(KG)検索をシミュレートする4,409組の質問応答ペアとモックAPIの実際の質問応答ベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T08:43:07Z)
• ARAGOG: Advanced RAG Output Grading [44.99833362998488]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識をLLM(Large Language Model)出力に統合するために不可欠である。 本研究では,様々なRAG手法が検索精度および回答類似性に与える影響を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T10:43:52Z)
• Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers [0.0]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) で文書のプライベートな知識基盤を注入し、生成的Q&A (Question-Answering) システムを構築するための一般的なアプローチである。 本稿では,Vector インデックスや Sparse インデックスなどのセマンティック検索手法をハイブリッドクエリ手法と組み合わせた 'Blended RAG' 手法を提案する。 本研究は,NQ や TREC-COVID などの IR (Information Retrieval) データセットの検索結果の改善と,新たなベンチマーク設定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T17:13:46Z)
• The Chronicles of RAG: The Retriever, the Chunk and the Generator [0.0]
  本稿では,ブラジルポルトガル語のRAGの実装,最適化,評価を行うための優れたプラクティスを提案する。 我々は最初のハリー・ポッターの本についての質問に答えるための様々な方法を探究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T18:25:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。