論文の概要: A Survey of Query Optimization in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17558v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 13:26:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:35.818933
• Title: A Survey of Query Optimization in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるクエリ最適化の検討
• Authors: Mingyang Song, Mao Zheng,
• Abstract要約: RAGは、動的に検索し、最新の関連情報を活用することによって、大規模言語モデルの限界を緩和する。 QOは重要な要素として現れ、RAGの検索段階の有効性を決定する上で重要な役割を担っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.255235456427037
• License:
• Abstract: \textit{Query Optimization} (QO) refers to techniques aimed at enhancing the efficiency and quality of Large Language Models (LLMs) in understanding and answering queries, especially complex ones in scenarios like Retrieval-Augmented Generation (RAG). Specifically, RAG mitigates the limitations of LLMs by dynamically retrieving and leveraging up-to-date relevant information, which provides a cost-effective solution to the challenge of LLMs producing plausible but potentially inaccurate responses. Recently, as RAG evolves and incorporates multiple components that influence its performance, QO has emerged as a critical element, playing a pivotal role in determining the effectiveness of RAG's retrieval stage in accurately sourcing the necessary multiple pieces of evidence to answer queries correctly. In this paper, we trace the evolution of QO techniques by summarizing and analyzing significant studies. Through an organized framework and categorization, we aim to consolidate existing QO techniques in RAG, elucidate their technological foundations, and highlight their potential to enhance the versatility and applications of LLMs.
• Abstract（参考訳）: \textit{Query Optimization} (QO) は、大規模言語モデル(LLM)のクエリの理解と応答における効率性と品質の向上を目的とした手法である。 特に、RAGは、最新の関連情報を動的に検索し、活用することにより、LCMの限界を緩和し、高いが不正確な応答を生じさせるLLMの課題に対して、コスト効率のよい解決策を提供する。 近年、RAGはその性能に影響を与える複数のコンポーネントを進化させ組み入れているため、QOは重要な要素として現れ、RAGの検索段階の有効性を決定する上で重要な役割を担っている。 本稿では、重要な研究を要約し分析することでQO技術の進化を辿る。 組織的な枠組みと分類を通じて,既存のQO技術をRAGに統合し,その技術基盤を解明し,LCMの汎用性と応用性を高める可能性を強調することを目的としている。

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