論文の概要: SearchRAG: Can Search Engines Be Helpful for LLM-based Medical Question Answering?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13233v1
- Date: Tue, 18 Feb 2025 19:12:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-20 20:12:09.760734
- Title: SearchRAG: Can Search Engines Be Helpful for LLM-based Medical Question Answering?
- Title（参考訳）: SearchRAG: 検索エンジンはLLMベースの医療質問応答に役立つか?
- Authors: Yucheng Shi, Tianze Yang, Canyu Chen, Quanzheng Li, Tianming Liu, Xiang Li, Ninghao Liu,
- Abstract要約: 本稿では,リアルタイム検索エンジンを活用した制約を克服する新しいフレームワークであるSearchRAGを提案する。
本手法では,複雑な医療質問を検索エンジンフレンドリなクエリに変換するために,合成クエリ生成を用いる。
実験結果から,本手法は医療質問応答タスクの応答精度を有意に向上することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.76604786580897
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities in general domains but often struggle with tasks requiring specialized knowledge. Conventional Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques typically retrieve external information from static knowledge bases, which can be outdated or incomplete, missing fine-grained clinical details essential for accurate medical question answering. In this work, we propose SearchRAG, a novel framework that overcomes these limitations by leveraging real-time search engines. Our method employs synthetic query generation to convert complex medical questions into search-engine-friendly queries and utilizes uncertainty-based knowledge selection to filter and incorporate the most relevant and informative medical knowledge into the LLM's input. Experimental results demonstrate that our method significantly improves response accuracy in medical question answering tasks, particularly for complex questions requiring detailed and up-to-date knowledge.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、一般的なドメインにおいて顕著な能力を示してきたが、しばしば専門知識を必要とするタスクに悩まされている。
通常、RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術は静的知識ベースから外部情報を抽出するが、それは時代遅れまたは不完全であり、正確な医学的質問応答に必要な詳細な臨床情報を欠いている。
本研究では,リアルタイム検索エンジンを活用することにより,これらの制約を克服する新しいフレームワークであるSearchRAGを提案する。
提案手法では,複雑な医療質問を検索エンジンフレンドリなクエリに変換し,不確実性に基づく知識選択を用いて,最も関連性の高い医療知識をLLMの入力に組み込む。
実験結果から,医療質問応答タスクにおける応答精度は,特に詳細な知識と最新の知識を必要とする複雑な質問に対して有意に向上することが示唆された。
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