論文の概要: CAISSON: Concept-Augmented Inference Suite of Self-Organizing Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02835v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 21:00:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:10:22.995363
• Title: CAISSON: Concept-Augmented Inference Suite of Self-Organizing Neural Networks
• Title（参考訳）: CAISSON: 自己組織化ニューラルネットワークの概念拡張推論スイート
• Authors: Igor Halperin,
• Abstract要約: 本稿では,レトリーバル・Augmented Generation(RAG)に対する新しい階層的アプローチであるCAISSONを紹介する。 CAISSONの中核は、文書空間の補完的な組織ビューを作成するために、二重自己組織化マップ(SOM)を活用している。 CAISSONを評価するために,合成財務分析ノートと質問応答ペアを生成するフレームワークであるSynFAQAを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We present CAISSON, a novel hierarchical approach to Retrieval-Augmented Generation (RAG) that transforms traditional single-vector search into a multi-view clustering framework. At its core, CAISSON leverages dual Self-Organizing Maps (SOMs) to create complementary organizational views of the document space, where each view captures different aspects of document relationships through specialized embeddings. The first view processes combined text and metadata embeddings, while the second operates on metadata enriched with concept embeddings, enabling a comprehensive multi-view analysis that captures both fine-grained semantic relationships and high-level conceptual patterns. This dual-view approach enables more nuanced document discovery by combining evidence from different organizational perspectives. To evaluate CAISSON, we develop SynFAQA, a framework for generating synthetic financial analyst notes and question-answer pairs that systematically tests different aspects of information retrieval capabilities. Drawing on HotPotQA's methodology for constructing multi-step reasoning questions, SynFAQA generates controlled test cases where each question is paired with the set of notes containing its ground-truth answer, progressing from simple single-entity queries to complex multi-hop retrieval tasks involving multiple entities and concepts. Our experimental results demonstrate substantial improvements over both basic and enhanced RAG implementations, particularly for complex multi-entity queries, while maintaining practical response times suitable for interactive applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の単一ベクトル探索をマルチビュークラスタリングフレームワークに変換するRAG(Retrieval-Augmented Generation)に対する,新しい階層的アプローチであるCAISSONを提案する。 CAISSONは2つの自己組織化マップ(SOM)を活用してドキュメント空間の補完的な組織的なビューを作成し、それぞれのビューは特別な埋め込みを通じてドキュメント関係の異なる側面をキャプチャする。 第1のビューはテキストとメタデータの埋め込みを組み合わせて処理し、第2のビューは概念の埋め込みに富んだメタデータを操作し、よりきめ細かいセマンティックな関係と高レベルの概念パターンの両方をキャプチャする包括的なマルチビュー分析を可能にする。 このデュアルビューアプローチは、異なる組織の観点からのエビデンスを組み合わせることで、より微妙なドキュメント発見を可能にする。 CAISSONを評価するために,情報検索能力の異なる側面を体系的にテストする合成金融アナリストノートと質問応答ペアを生成するフレームワークであるSynFAQAを開発した。 マルチステップ推論問題を構築するHotPotQAの方法論に基づき、SynFAQAは、複数のエンティティや概念を含む複雑なマルチホップ検索タスクへの単純な単一エンタリティクエリから、各質問をその根本からの回答を含むメモのセットと組み合わせた制御されたテストケースを生成する。 実験により,対話型アプリケーションに適した実用的な応答時間を維持しつつ,基礎的および拡張的なRAG実装,特に複雑なマルチエンタリティクエリに対して,大幅な改善が得られた。

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