Fugu-MT 論文翻訳(概要): Retrieval-Augmented Generation by Evidence Retroactivity in LLMs

論文の概要: Retrieval-Augmented Generation by Evidence Retroactivity in LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05475v1
Date: Tue, 07 Jan 2025 08:57:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-13 15:28:37.007836
Title: Retrieval-Augmented Generation by Evidence Retroactivity in LLMs
Title（参考訳）: LLMにおけるエビデンス反応による検索増強生成
Authors: Liang Xiao, Wen Dai, Shuai Chen, Bin Qin, Chongyang Shi, Haopeng Jing, Tianyu Guo,
Abstract要約: Retroactive Retrieval-Augmented Generation(Retroactive Retrieval-Augmented Generation)は、レトロアクティブ推論パラダイムを構築するための新しいフレームワークである。 RetroRAGは証拠を修正・更新し、推論チェーンを正しい方向にリダイレクトする。経験的評価は、RetroRAGが既存の手法よりも優れていることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.122314663040726
License:
Abstract: Retrieval-augmented generation has gained significant attention due to its ability to integrate relevant external knowledge, enhancing the accuracy and reliability of the LLMs' responses. Most of the existing methods apply a dynamic multiple retrieval-generating process, to address multi-hop complex questions by decomposing them into sub-problems. However, these methods rely on an unidirectional forward reasoning paradigm, where errors from insufficient reasoning steps or inherent flaws in current retrieval systems are irreversible, potentially derailing the entire reasoning chain. For the first time, this work introduces Retroactive Retrieval-Augmented Generation (RetroRAG), a novel framework to build a retroactive reasoning paradigm. RetroRAG revises and updates the evidence, redirecting the reasoning chain to the correct direction. RetroRAG constructs an evidence-collation-discovery framework to search, generate, and refine credible evidence. It synthesizes inferential evidence related to the key entities in the question from the existing source knowledge and formulates search queries to uncover additional information. As new evidence is found, RetroRAG continually updates and organizes this information, enhancing its ability to locate further necessary evidence. Paired with an Answerer to generate and evaluate outputs, RetroRAG is capable of refining its reasoning process iteratively until a reliable answer is obtained. Empirical evaluations show that RetroRAG significantly outperforms existing methods.
Abstract（参考訳）: 検索強化世代は、関連する外部知識を統合する能力、LLMの応答の正確性と信頼性の向上により、大きな注目を集めている。既存の手法の多くは、動的に多重検索生成プロセスを適用し、それらをサブプロブレムに分解することで、マルチホップ複素問題に対処する。しかしながら、これらの手法は、一方向のフォワード推論パラダイムに依存しており、現在の検索システムにおいて、不十分な推論ステップや固有の欠陥からのエラーは不可逆であり、推論チェーン全体を損なう可能性がある。 Retroactive Retrieval-Augmented Generation(Retroactive Retrieval-Augmented Generation, RetroRAG)は、レトロアクティブ推論パラダイムを構築するための新しいフレームワークである。 RetroRAGは証拠を修正・更新し、推論チェーンを正しい方向にリダイレクトする。 RetroRAGは、信頼できる証拠を検索、生成、精査するエビデンスコレーション発見フレームワークを構築している。既存のソース知識から質問のキーエンティティに関連する推論証拠を合成し、検索クエリを定式化し、追加情報を明らかにする。新しい証拠が見つかると、RetroRAGはこの情報を継続的に更新し、整理し、さらなる必要な証拠を見つける能力を高める。 RetroRAGはAnswererとペアリングして出力を生成し評価し、信頼できる回答が得られるまで推論プロセスを反復的に精錬することができる。経験的評価は、RetroRAGが既存の手法よりも優れていることを示している。

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