論文の概要: On Memory Construction and Retrieval for Personalized Conversational Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05589v2
- Date: Wed, 12 Feb 2025 04:15:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-13 13:45:28.189578
- Title: On Memory Construction and Retrieval for Personalized Conversational Agents
- Title（参考訳）: パーソナライズされた会話エージェントの記憶構築と検索について
- Authors: Zhuoshi Pan, Qianhui Wu, Huiqiang Jiang, Xufang Luo, Hao Cheng, Dongsheng Li, Yuqing Yang, Chin-Yew Lin, H. Vicky Zhao, Lili Qiu, Jianfeng Gao,
- Abstract要約: 本稿では,対話モデルを導入し,圧縮メモリ単位に基づいたメモリ検索を行い,話題セグメントを持つメモリバンクを構築するSeComを提案する。
実験結果から, LOCOMOやLong-MT-Bench+のような長期会話ベンチマークにおいて, ターンレベル, セッションレベル, および要約に基づくいくつかの手法よりも優れた結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.46887405020186
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To deliver coherent and personalized experiences in long-term conversations, existing approaches typically perform retrieval augmented response generation by constructing memory banks from conversation history at either the turn-level, session-level, or through summarization techniques. In this paper, we present two key findings: (1) The granularity of memory unit matters: Turn-level, session-level, and summarization-based methods each exhibit limitations in both memory retrieval accuracy and the semantic quality of the retrieved content. (2) Prompt compression methods, such as \textit{LLMLingua-2}, can effectively serve as a denoising mechanism, enhancing memory retrieval accuracy across different granularities. Building on these insights, we propose SeCom, a method that constructs a memory bank with topical segments by introducing a conversation Segmentation model, while performing memory retrieval based on Compressed memory units. Experimental results show that SeCom outperforms turn-level, session-level, and several summarization-based methods on long-term conversation benchmarks such as LOCOMO and Long-MT-Bench+. Additionally, the proposed conversation segmentation method demonstrates superior performance on dialogue segmentation datasets such as DialSeg711, TIAGE, and SuperDialSeg.
- Abstract（参考訳）: 長期会話において、一貫性とパーソナライズされた体験を提供するために、既存のアプローチは、通常、ターンレベル、セッションレベル、または要約技術によって会話履歴からメモリバンクを構築することによって、検索強化応答生成を行う。
本稿では,(1) メモリ単位の粒度が重要となる2つの重要な知見を示す: ターンレベル,セッションレベル,および要約に基づく手法は,それぞれ,検索したコンテンツの記憶精度と意味的品質の両方に限界を示す。
2) <textit{LLMLingua-2} のようなプロンプト圧縮手法は,様々な粒度にわたるメモリ取得精度を向上し,デノナイズ機構として効果的に機能する。
これらの知見に基づいて,SeComを提案する。SeComは,対話セグメンテーションモデルを導入し,圧縮メモリ単位に基づいたメモリ検索を行いながら,話題セグメントを持つメモリバンクを構築する手法である。
実験結果から, LOCOMOやLong-MT-Bench+のような長期会話ベンチマークにおいて, ターンレベル, セッションレベル, および要約に基づくいくつかの手法よりも優れた結果が得られた。
さらに,ダイアルセグ711,TIAGE,SuperDialSegなどの対話セグメンテーションデータセットでは,会話セグメンテーションが優れていることを示す。
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