Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Retrieval-Augmented Generation: A Study of Best Practices

論文の概要: Enhancing Retrieval-Augmented Generation: A Study of Best Practices

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07391v1
Date: Mon, 13 Jan 2025 15:07:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-14 19:20:14.170468
Title: Enhancing Retrieval-Augmented Generation: A Study of Best Practices
Title（参考訳）: 検索機能強化型ジェネレーションの活用 : ベストプラクティスの検討
Authors: Siran Li, Linus Stenzel, Carsten Eickhoff, Seyed Ali Bahrainian,
Abstract要約: 我々は,クエリ拡張,新しい検索戦略,新しいコントラシティブ・インコンテクスト学習RAGを取り入れた高度なRAGシステム設計を開発する。本研究は,言語モデルのサイズ,プロンプトデザイン,文書チャンクサイズ,知識ベースサイズ,検索ストライド,クエリ拡張手法,文レベルでのコンテキスト検索など,重要な要素を体系的に検討する。本研究は,RAGシステムの開発に有効な知見を提供し,文脈的豊かさと検索・生成効率のバランスを図った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.246719783032436
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems have recently shown remarkable advancements by integrating retrieval mechanisms into language models, enhancing their ability to produce more accurate and contextually relevant responses. However, the influence of various components and configurations within RAG systems remains underexplored. A comprehensive understanding of these elements is essential for tailoring RAG systems to complex retrieval tasks and ensuring optimal performance across diverse applications. In this paper, we develop several advanced RAG system designs that incorporate query expansion, various novel retrieval strategies, and a novel Contrastive In-Context Learning RAG. Our study systematically investigates key factors, including language model size, prompt design, document chunk size, knowledge base size, retrieval stride, query expansion techniques, Contrastive In-Context Learning knowledge bases, multilingual knowledge bases, and Focus Mode retrieving relevant context at sentence-level. Through extensive experimentation, we provide a detailed analysis of how these factors influence response quality. Our findings offer actionable insights for developing RAG systems, striking a balance between contextual richness and retrieval-generation efficiency, thereby paving the way for more adaptable and high-performing RAG frameworks in diverse real-world scenarios. Our code and implementation details are publicly available.
Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムは最近、検索機構を言語モデルに統合し、より正確で文脈的に関係のある応答を生成する能力を高めることで、顕著な進歩を見せている。しかしながら、RAGシステム内の様々なコンポーネントや構成の影響は、いまだ解明されていない。これらの要素の包括的理解は、複雑な検索タスクにRAGシステムを調整し、多様なアプリケーションにまたがる最適な性能を確保するために不可欠である。本稿では,クエリ拡張,新しい検索戦略,コントラシティブ・インコンテクスト・ラーニングRAG(Contrastive In-Context Learning RAG)を取り入れた先進的なRAGシステムの設計について述べる。本研究は,言語モデルのサイズ,迅速な設計,文書チャンクサイズ,知識ベースサイズ,検索行程,クエリ拡張テクニック,コントラスト型インコンテキスト学習知識ベース,多言語知識ベース,文レベルでのコンテキスト検索のためのフォーカスモードなど,重要な要素を体系的に検討する。広範な実験を通じて、これらの要因が応答品質にどのように影響するかを詳細に分析する。本研究は,RAGシステム開発に有効な知見を提供し,コンテキスト豊かさと検索・生成効率のバランスを崩し,現実の多様なシナリオにおいて,より適応的で高性能なRAGフレームワークを実現するための道を開いた。コードと実装の詳細は公開されています。

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