論文の概要: Can we Retrieve Everything All at Once? ARM: An Alignment-Oriented LLM-based Retrieval Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18539v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 18:07:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:15:40.928417
• Title: Can we Retrieve Everything All at Once? ARM: An Alignment-Oriented LLM-based Retrieval Method
• Title（参考訳）: すべてを一度に検索できるのか?ARM: alignment-Oriented LLM-based Retrieval法
• Authors: Peter Baile Chen, Yi Zhang, Michael Cafarella, Dan Roth,
• Abstract要約: ARMは、データオブジェクト間の関係を探索することで、データ収集の組織とよりよく一致させることを目指している。 クエリ分解の精度は最大5.2 pt、エージェントRAG(ReAct)は最大15.9 ptである。 最大5.5 pt、19.3 ptのF1マッチスコアをこれらのアプローチと比較して達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.14236175156835
• License:
• Abstract: Real-world open-domain questions can be complicated, particularly when answering them involves information from multiple information sources. LLMs have demonstrated impressive performance in decomposing complex tasks into simpler steps, and previous work has used it for better retrieval in support of complex questions. However, LLM's decomposition of questions is unaware of what data is available and how data is organized, often leading to a sub-optimal retrieval performance. Recent effort in agentic RAG proposes to perform retrieval in an iterative fashion, where a followup query is derived as an action based on previous rounds of retrieval. While this provides one way of interacting with the data collection, agentic RAG's exploration of data is inefficient because successive queries depend on previous results rather than being guided by the organization of available data in the collection. To address this problem, we propose an LLM-based retrieval method -- ARM, that aims to better align the question with the organization of the data collection by exploring relationships among data objects beyond matching the utterance of the query, thus leading to a retrieve-all-at-once solution for complex queries. We evaluated ARM on two datasets, Bird and OTT-QA. On Bird, it outperforms standard RAG with query decomposition by up to 5.2 pt in execution accuracy and agentic RAG (ReAct) by up to 15.9 pt. On OTT-QA, it achieves up to 5.5 pt and 19.3 pt higher F1 match scores compared to these approaches.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のオープンドメインの質問は複雑であり、特に答えには複数の情報ソースからの情報が含まれる。 LLMは複雑なタスクを単純なステップに分解する際の素晴らしい性能を示しており、以前の研究では複雑な問題に対するより良い検索に利用されてきた。 しかし、LLMの質問の分解は、どのデータが利用可能か、どのようにデータを整理するかを知らないため、しばしば準最適検索性能に繋がる。 エージェントRAGの最近の取り組みは反復的な方法で検索を行うことを提案しており、この場合、追従クエリは以前の検索ラウンドに基づいたアクションとして導出される。 これはデータコレクションと対話する1つの方法を提供するが、エージェントRAGによるデータの探索は非効率である。 この問題に対処するため,LLMに基づく検索手法であるARMを提案する。ARMは,クエリの発話にマッチするだけでなく,データオブジェクト間の関係を探索することで,データ収集の組織化をよりよく整合させることを目的としており,複雑なクエリに対する検索・オール・ア・インス・ソリューションが実現されている。 ARMをBirdとOTT-QAの2つのデータセットで評価した。 Birdでは、クエリ分解を最大5.2 pt、エージェントRAG(ReAct)を最大15.9 ptで上回っている。 OTT-QAでは、これらのアプローチと比較して最大5.5 pt、19.3 pt高いF1マッチスコアを達成する。

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