論文の概要: Talk to Right Specialists: Routing and Planning in Multi-agent System for Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07813v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 03:25:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 17:02:04.367344
• Title: Talk to Right Specialists: Routing and Planning in Multi-agent System for Question Answering
• Title（参考訳）: 正しいスペシャリストとの対話 : 質問応答のための多エージェントシステムにおけるルーティングと計画
• Authors: Feijie Wu, Zitao Li, Fei Wei, Yaliang Li, Bolin Ding, Jing Gao,
• Abstract要約: RopMuraは、複数の知識ベースを統一的なRAGベースのエージェントに統合する、新しいマルチエージェントシステムである。 RopMuraには2つの重要なコンポーネントがある。知識境界に基づいて最も関連性の高いエージェントをインテリジェントに選択するルータと、複雑なマルチホップクエリを管理可能なステップに分解するプランナだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.29580414645626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leveraging large language models (LLMs), an agent can utilize retrieval-augmented generation (RAG) techniques to integrate external knowledge and increase the reliability of its responses. Current RAG-based agents integrate single, domain-specific knowledge sources, limiting their ability and leading to hallucinated or inaccurate responses when addressing cross-domain queries. Integrating multiple knowledge bases into a unified RAG-based agent raises significant challenges, including increased retrieval overhead and data sovereignty when sensitive data is involved. In this work, we propose RopMura, a novel multi-agent system that addresses these limitations by incorporating highly efficient routing and planning mechanisms. RopMura features two key components: a router that intelligently selects the most relevant agents based on knowledge boundaries and a planner that decomposes complex multi-hop queries into manageable steps, allowing for coordinating cross-domain responses. Experimental results demonstrate that RopMura effectively handles both single-hop and multi-hop queries, with the routing mechanism enabling precise answers for single-hop queries and the combined routing and planning mechanisms achieving accurate, multi-step resolutions for complex queries.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)を活用することで、エージェントは検索拡張生成(RAG)技術を使用して外部知識を統合し、応答の信頼性を高めることができる。 現在のRAGベースのエージェントは、単一のドメイン固有の知識ソースを統合し、その能力を制限するとともに、クロスドメインクエリに対処する際の幻覚的あるいは不正確な応答につながる。 複数の知識ベースを統一されたRAGベースのエージェントに統合することは、機密データに関わる場合の検索オーバーヘッドの増加やデータ主権など、大きな課題を提起する。 本研究では,これらの制約に高効率なルーティングと計画機構を取り入れた新しいマルチエージェントシステムであるRopMuraを提案する。 RopMuraには2つの重要なコンポーネントがある。知識境界に基づいて最も関連性の高いエージェントをインテリジェントに選択するルータと、複雑なマルチホップクエリを管理可能なステップに分解するプランナである。 実験の結果,RopMuraはシングルホップクエリとマルチホップクエリの両方を効果的に処理し,単一ホップクエリの正確な解答を可能にするルーティング機構と,複雑なクエリの高精度なマルチステップ解決を実現するためのルーティングと計画の複合機構が得られた。

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