論文の概要: Towards Knowledge Checking in Retrieval-augmented Generation: A Representation Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14572v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 20:39:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:04:01.083401
• Title: Towards Knowledge Checking in Retrieval-augmented Generation: A Representation Perspective
• Title（参考訳）: 検索型世代における知識チェックに向けて:表現的視点
• Authors: Shenglai Zeng, Jiankun Zhang, Bingheng Li, Yuping Lin, Tianqi Zheng, Dante Everaert, Hanqing Lu, Hui Liu, Hui Liu, Yue Xing, Monica Xiao Cheng, Jiliang Tang,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは,Large Language Models (LLM) の性能向上を約束している。 本研究の目的は,RAGシステムにおける知識チェックに関する体系的研究を提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.40768048080928
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems have shown promise in enhancing the performance of Large Language Models (LLMs). However, these systems face challenges in effectively integrating external knowledge with the LLM's internal knowledge, often leading to issues with misleading or unhelpful information. This work aims to provide a systematic study on knowledge checking in RAG systems. We conduct a comprehensive analysis of LLM representation behaviors and demonstrate the significance of using representations in knowledge checking. Motivated by the findings, we further develop representation-based classifiers for knowledge filtering. We show substantial improvements in RAG performance, even when dealing with noisy knowledge databases. Our study provides new insights into leveraging LLM representations for enhancing the reliability and effectiveness of RAG systems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは,Large Language Models (LLM) の性能向上を約束している。 しかしながら、これらのシステムは、LLMの内部知識と外部知識を効果的に統合する上での課題に直面しており、しばしば誤解を招くか、不必要な情報を引き起こす。 本研究の目的は,RAGシステムにおける知識チェックに関する体系的研究を提供することである。 我々は,LLM表現行動の包括的解析を行い,知識チェックにおける表現の使用の重要性を実証する。 本研究の目的は,知識フィルタリングのための表現型分類器の開発である。 ノイズの多い知識データベースであっても,RAGの性能は大幅に向上した。 本研究は,RAGシステムの信頼性と有効性を高めるためにLLM表現を活用するための新たな知見を提供する。

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