論文の概要: QuOTE: Question-Oriented Text Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10976v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 03:37:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:17:28.523530
• Title: QuOTE: Question-Oriented Text Embeddings
• Title（参考訳）: QuOTE: 質問指向のテキスト埋め込み
• Authors: Andrew Neeser, Kaylen Latimer, Aadyant Khatri, Chris Latimer, Naren Ramakrishnan,
• Abstract要約: QuOTE(Question-Oriented Text Embeddings)は、検索強化世代(RAG)システムへの新たな拡張である。 従来のRAGパイプラインとは異なり、QuOTEは、チャンクが潜在的に答えうる仮説的な質問でチャンクを拡張する。 マルチホップ質問応答タスクを含め,QuOTEは検索精度を大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.377715521597292
• License:
• Abstract: We present QuOTE (Question-Oriented Text Embeddings), a novel enhancement to retrieval-augmented generation (RAG) systems, aimed at improving document representation for accurate and nuanced retrieval. Unlike traditional RAG pipelines, which rely on embedding raw text chunks, QuOTE augments chunks with hypothetical questions that the chunk can potentially answer, enriching the representation space. This better aligns document embeddings with user query semantics, and helps address issues such as ambiguity and context-dependent relevance. Through extensive experiments across diverse benchmarks, we demonstrate that QuOTE significantly enhances retrieval accuracy, including in multi-hop question-answering tasks. Our findings highlight the versatility of question generation as a fundamental indexing strategy, opening new avenues for integrating question generation into retrieval-based AI pipelines.
• Abstract（参考訳）: 提案するQuOTE(Question-Oriented Text Embeddings)は,検索およびニュアンス検索のための文書表現の改善を目的とした,検索拡張生成システム(RAG)の新たな拡張である。 生のテキストチャンクの埋め込みに依存する従来のRAGパイプラインとは異なり、QuOTEは、チャンクが潜在的に答える可能性のある仮説的な質問でチャンクを拡張し、表現空間を豊かにする。 これにより、ドキュメントの埋め込みとユーザクエリのセマンティクスの整合性が向上し、あいまいさやコンテキスト依存の関連性といった問題に対処するのに役立つ。 多様なベンチマークの広範な実験を通じて、QuOTEは、マルチホップ質問応答タスクを含む、検索精度を大幅に向上することを示した。 本研究は,質問生成を検索ベースAIパイプラインに統合するための新たな道を開くための基本的な索引付け戦略として,質問生成の汎用性を強調した。

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