論文の概要: Semantic Tokens in Retrieval Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02563v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 16:52:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:50:32.125465
• Title: Semantic Tokens in Retrieval Augmented Generation
• Title（参考訳）: 検索付加世代における意味的トークン
• Authors: Joel Suro,
• Abstract要約: 本稿では,確率的RAGシステムと決定論的に検証可能な応答のギャップを埋めるための評価モジュールを導入した新しい比較RAGシステムを提案する。 このフレームワークは、高い精度と検証可能性を必要とする領域において、より信頼性が高くスケーラブルな質問応答アプリケーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures have recently garnered significant attention for their ability to improve truth grounding and coherence in natural language processing tasks. However, the reliability of RAG systems in producing accurate answers diminishes as the volume of data they access increases. Even with smaller datasets, these systems occasionally fail to address simple queries. This issue arises from their dependence on state-of-the-art large language models (LLMs), which can introduce uncertainty into the system's outputs. In this work, I propose a novel Comparative RAG system that introduces an evaluator module to bridge the gap between probabilistic RAG systems and deterministically verifiable responses. The evaluator compares external recommendations with the retrieved document chunks, adding a decision-making layer that enhances the system's reliability. This approach ensures that the chunks retrieved are both semantically relevant and logically consistent with deterministic insights, thereby improving the accuracy and overall efficiency of RAG systems. This framework paves the way for more reliable and scalable question-answering applications in domains requiring high precision and verifiability.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)アーキテクチャは、最近、自然言語処理タスクにおける真理基盤とコヒーレンスを改善する能力において、大きな注目を集めている。 しかし、RAGシステムの信頼性は、それらがアクセスするデータの量が増加するにつれて低下する。 データセットが小さい場合でも、単純なクエリに対処できない場合もあります。 この問題は、システムの出力に不確実性をもたらすことができる最先端の大規模言語モデル(LLM)に依存することから生じる。 本研究では,確率的RAGシステムと決定論的に検証可能な応答のギャップを埋めるための評価モジュールを新たに導入する比較RAGシステムを提案する。 評価器は、外部のレコメンデーションと取得したドキュメントチャンクを比較し、システムの信頼性を高める決定層を追加する。 このアプローチは、取得したチャンクが意味論的に関連し、決定論的洞察と論理的に一致していることを保証するため、RAGシステムの正確性と全体的な効率を改善する。 このフレームワークは、高い精度と検証可能性を必要とする領域において、より信頼性が高くスケーラブルな質問応答アプリケーションを実現する。

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