論文の概要: Multiple Abstraction Level Retrieve Augment Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16952v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 13:49:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 22:09:11.161229
• Title: Multiple Abstraction Level Retrieve Augment Generation
• Title（参考訳）: 多重抽象レベル検索オーグメント生成
• Authors: Zheng Zheng, Xinyi Ni, Pengyu Hong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用した検索型拡張生成(RAG)モデルは、新しいデータや知識に適応するためのより高速でコスト効率の高いソリューションを提供する。 本稿では,多文レベル,段落レベル,セクションレベル,文書レベルを含む,複数抽象レベル(MAL)のチャンクを用いた新しいRAG手法を提案する。 従来の単一レベルRAGアプローチと比較して,Glyco関連論文では,AIによるQ/A回答の正当性の評価が25.739%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.516242893120263
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A Retrieval-Augmented Generation (RAG) model powered by a large language model (LLM) provides a faster and more cost-effective solution for adapting to new data and knowledge. It also delivers more specialized responses compared to pre-trained LLMs. However, most existing approaches rely on retrieving prefix-sized chunks as references to support question-answering (Q/A). This approach is often deployed to address information needs at a single level of abstraction, as it struggles to generate answers across multiple levels of abstraction. In an RAG setting, while LLMs can summarize and answer questions effectively when provided with sufficient details, retrieving excessive information often leads to the 'lost in the middle' problem and exceeds token limitations. We propose a novel RAG approach that uses chunks of multiple abstraction levels (MAL), including multi-sentence-level, paragraph-level, section-level, and document-level. The effectiveness of our approach is demonstrated in an under-explored scientific domain of Glycoscience. Compared to traditional single-level RAG approaches, our approach improves AI evaluated answer correctness of Q/A by 25.739\% on Glyco-related papers.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を利用した検索型拡張生成(RAG)モデルは、新しいデータや知識に適応するためのより高速でコスト効率の高いソリューションを提供する。 また、事前訓練されたLLMと比較して、より専門的な応答を提供する。 しかし、既存のアプローチのほとんどは、質問回答(Q/A)をサポートするための参照としてプレフィックスサイズのチャンクを取得することに依存している。 このアプローチは、複数のレベルの抽象化で回答を生成するのに苦労するため、単一の抽象化レベルで情報ニーズに対処するためにしばしばデプロイされます。 RAG設定では、LLMは十分な詳細が提供されると、効率的に質問を要約して答えることができるが、過剰な情報を取得すると、しばしば'中間のロスト'問題が発生し、トークン制限を超える。 本稿では,多文レベル,段落レベル,セクションレベル,文書レベルを含む,複数抽象レベル(MAL)のチャンクを用いた新しいRAG手法を提案する。 本手法の有効性は,グリコサイエンスの未研究分野において実証されている。 従来の単一レベルRAGアプローチと比較して,Glyco関連論文では,AIによるQ/A回答の正当性の評価が25.739\%向上している。

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