論文の概要: BioRAGent: A Retrieval-Augmented Generation System for Showcasing Generative Query Expansion and Domain-Specific Search for Scientific Q&A

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12358v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 21:09:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:01:53.017318
• Title: BioRAGent: A Retrieval-Augmented Generation System for Showcasing Generative Query Expansion and Domain-Specific Search for Scientific Q&A
• Title（参考訳）: BioRAGent: 科学的Q&Aのための生成クエリ拡張とドメイン特化探索を示す検索拡張生成システム
• Authors: Samy Ateia, Udo Kruschwitz,
• Abstract要約: 本稿では,生物医学的質問応答のための対話型Webベース検索拡張生成システムであるBioRAGentについて述べる。 このシステムは、クエリ拡張、スニペット抽出、回答生成に、ソースドキュメントへの引用リンクを通じて透明性を維持しながら、大きな言語モデル(LLM)を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6819960041696331
• License:
• Abstract: We present BioRAGent, an interactive web-based retrieval-augmented generation (RAG) system for biomedical question answering. The system uses large language models (LLMs) for query expansion, snippet extraction, and answer generation while maintaining transparency through citation links to the source documents and displaying generated queries for further editing. Building on our successful participation in the BioASQ 2024 challenge, we demonstrate how few-shot learning with LLMs can be effectively applied for a professional search setting. The system supports both direct short paragraph style responses and responses with inline citations. Our demo is available online, and the source code is publicly accessible through GitHub.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生物医学的質問応答のための対話型Webベース検索拡張生成システムであるBioRAGentについて述べる。 このシステムは、クエリ拡張、スニペット抽出、および応答生成のための大きな言語モデル(LLM)を使用し、ソースドキュメントへの引用リンクを通じて透明性を維持し、生成したクエリを更なる編集のために表示する。 BioASQ 2024 チャレンジへの参加の成功を踏まえ,LLM を用いた少数ショット学習が,プロの検索環境に効果的に適用可能であることを実証した。 このシステムは、短い段落スタイルの応答とインライン励振による応答の両方をサポートする。 私たちのデモはオンラインで公開されており、ソースコードはGitHubから公開されています。

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