論文の概要: RAG-based Question Answering over Heterogeneous Data and Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07420v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 11:18:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:38:12.345906
• Title: RAG-based Question Answering over Heterogeneous Data and Text
• Title（参考訳）: 異種データとテキストを用いたRAGに基づく質問応答
• Authors: Philipp Christmann, Gerhard Weikum,
• Abstract要約: 本稿では,非構造化テキスト,構造化テーブル,知識グラフに対する質問応答システムについて述べる。 システムはRAGベースのアーキテクチャを採用し、証拠検索のパイプラインと応答生成、そして後者は中程度の言語モデルによって駆動される。 3つの異なるベンチマークによる実験は、我々のアプローチの高い応答品質を示し、大きなGPTモデルと同等かそれ以上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.075485587443485
• License:
• Abstract: This article presents the QUASAR system for question answering over unstructured text, structured tables, and knowledge graphs, with unified treatment of all sources. The system adopts a RAG-based architecture, with a pipeline of evidence retrieval followed by answer generation, with the latter powered by a moderate-sized language model. Additionally and uniquely, QUASAR has components for question understanding, to derive crisper input for evidence retrieval, and for re-ranking and filtering the retrieved evidence before feeding the most informative pieces into the answer generation. Experiments with three different benchmarks demonstrate the high answering quality of our approach, being on par with or better than large GPT models, while keeping the computational cost and energy consumption orders of magnitude lower.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非構造化テキスト,構造化テーブル,知識グラフに対する質問応答システムについて述べる。 システムはRAGベースのアーキテクチャを採用し、証拠検索と回答生成のパイプラインを持ち、後者は中程度の言語モデルによって駆動される。 さらに、QUISARは、質問理解、証拠検索のためのクリースパー入力の導出、そして、最も情報性の高い部品を回答生成に投入する前に、検索された証拠の再評価とフィルタリングのための構成要素を有している。 3つの異なるベンチマークによる実験は、我々のアプローチの高い応答品質を示し、大きなGPTモデルと同等かそれ以上であり、計算コストとエネルギー消費のオーダーを桁違いに低く保っている。

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