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。
関連論文リスト
- QuOTE: Question-Oriented Text Embeddings [8.377715521597292]
QuOTE(Question-Oriented Text Embeddings)は、検索強化世代(RAG)システムへの新たな拡張である。
従来のRAGパイプラインとは異なり、QuOTEは、チャンクが潜在的に答えうる仮説的な質問でチャンクを拡張する。
マルチホップ質問応答タスクを含め,QuOTEは検索精度を大幅に向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-16T03:37:13Z) - Unanswerability Evaluation for Retrieval Augmented Generation [74.3022365715597]
UAEval4RAGは、RAGシステムが解答不能なクエリを効果的に処理できるかどうかを評価するために設計されたフレームワークである。
我々は、6つの未解決カテゴリを持つ分類を定義し、UAEval4RAGは、多様で挑戦的なクエリを自動的に合成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T19:11:55Z) - Evidence Contextualization and Counterfactual Attribution for Conversational QA over Heterogeneous Data with RAG Systems [4.143039012104666]
Retrieval Augmented Generation(RAG)は、会話質問回答(ConvQA)を介して企業のデータと対話するためのバックボーンとして機能する。
本研究では,RAGONITE(RAGONITE,RAGONITE,RAGONITE,RAGONITE,RAAG,RAGONITE,RAGONITE,RAGONITE,RAGONITE,RAAG,RAGONITE ,RAGONITE,RAGONITE,RAGONITE,RAAG,RAGONITE,RAGONITE,RAGONITE,RAGONITE,RAGONITE,RAGONITE,RAGONITE,RAGO NITE)について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T21:28:17Z) - 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) - Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Efficiency in RAG Systems [14.62114319247837]
Retrieval-augmented Generation (RAG)技術は、大規模言語モデル(LLM)のコンテキスト内学習機能を利用して、より正確で関連する応答を生成する。
重要なコンポーネントであるQuery Rewriterモジュールは、検索フレンドリーなクエリを生成することで知識検索を強化する。
これら4つのRAGモジュールは、RAGシステムの応答品質と効率を相乗的に改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T12:35:00Z) - Boosting Conversational Question Answering with Fine-Grained Retrieval-Augmentation and Self-Check [25.63538452425097]
本稿では,対話型質問応答のための細粒度検索と自己チェックを組み込んだ対話レベルのRAG手法を提案する。
特に,本手法は,対話型質問精算器,きめ細かい検索器,自己チェックに基づく応答生成器の3つのコンポーネントから構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T04:20:18Z) - An Empirical Comparison of LM-based Question and Answer Generation
Methods [79.31199020420827]
質問と回答の生成(QAG)は、コンテキストが与えられた質問と回答のペアのセットを生成することで構成される。
本稿では,シーケンス・ツー・シーケンス言語モデル(LM)を微調整する3つの異なるQAG手法を用いて,ベースラインを確立する。
実験により、学習時間と推論時間の両方で計算的に軽量なエンドツーエンドQAGモデルが一般に堅牢であり、他のより複雑なアプローチよりも優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T14:59:53Z) - DecAF: Joint Decoding of Answers and Logical Forms for Question
Answering over Knowledge Bases [81.19499764899359]
本稿では,論理形式と直解の両方を共同で生成する新しいフレームワークDecAFを提案する。
DecAFはWebQSP、FreebaseQA、GrailQAベンチマークで新しい最先端の精度を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T19:51:52Z) - Entailment Tree Explanations via Iterative Retrieval-Generation Reasoner [56.08919422452905]
我々はIRGR(Iterative Retrieval-Generation Reasoner)と呼ばれるアーキテクチャを提案する。
本モデルでは,テキストの前提からステップバイステップの説明を体系的に生成することにより,与えられた仮説を説明することができる。
前提条件の検索と細分化木の生成に関する既存のベンチマークを上回り、全体の正しさはおよそ300%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T21:52:11Z) - EQG-RACE: Examination-Type Question Generation [21.17100754955864]
本論文では, RACEから抽出したデータセットをもとに, 試験型質問生成手法 (EQG-RACE) を提案する。
EQG-RACEでは、離散的な回答情報を扱うための2つの主要な戦略と、長い文脈における推論が採用されています。
実験結果は、ベースラインよりも優れたEQG-RACEの最先端の性能を示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-11T03:52:17Z) - Open Question Answering over Tables and Text [55.8412170633547]
オープンな質問応答(QA)では、質問に対する回答は、質問に対する回答を含む可能性のある文書を検索して分析することによって生成される。
ほとんどのオープンQAシステムは、構造化されていないテキストからのみ情報を取得することを検討している。
我々は,このタスクの性能を評価するために,新しい大規模データセット Open Table-and-Text Question Answering (OTT-QA) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T16:48:14Z)
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。