論文の概要: DH-RAG: A Dynamic Historical Context-Powered Retrieval-Augmented Generation Method for Multi-Turn Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13847v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 16:10:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:02:04.779386
• Title: DH-RAG: A Dynamic Historical Context-Powered Retrieval-Augmented Generation Method for Multi-Turn Dialogue
• Title（参考訳）: DH-RAG:マルチターン対話のための動的歴史的文脈駆動検索拡張生成法
• Authors: Feiyuan Zhang, Dezhi Zhu, James Ming, Yilun Jin, Di Chai, Liu Yang, Han Tian, Zhaoxin Fan, Kai Chen,
• Abstract要約: DH-RAGは,動的履歴文脈を利用した多言語対話のための検索・拡張生成手法である。 DH-RAGは人間の認知プロセスにインスパイアされ、会話応答における長期記憶と即時史的文脈の両方を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.107134675821985
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems have shown substantial benefits in applications such as question answering and multi-turn dialogue \citep{lewis2020retrieval}. However, traditional RAG methods, while leveraging static knowledge bases, often overlook the potential of dynamic historical information in ongoing conversations. To bridge this gap, we introduce DH-RAG, a Dynamic Historical Context-Powered Retrieval-Augmented Generation Method for Multi-Turn Dialogue. DH-RAG is inspired by human cognitive processes that utilize both long-term memory and immediate historical context in conversational responses \citep{stafford1987conversational}. DH-RAG is structured around two principal components: a History-Learning based Query Reconstruction Module, designed to generate effective queries by synthesizing current and prior interactions, and a Dynamic History Information Updating Module, which continually refreshes historical context throughout the dialogue. The center of DH-RAG is a Dynamic Historical Information database, which is further refined by three strategies within the Query Reconstruction Module: Historical Query Clustering, Hierarchical Matching, and Chain of Thought Tracking. Experimental evaluations show that DH-RAG significantly surpasses conventional models on several benchmarks, enhancing response relevance, coherence, and dialogue quality.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、質問応答やマルチターン対話 \citep{lewis2020retrieval} などの応用において大きなメリットを示している。 しかし、従来のRAG手法は、静的な知識ベースを活用しながら、現在進行中の会話における動的な歴史的情報の可能性を見落としていることが多い。 このギャップを埋めるために,DH-RAGを導入する。 DH-RAGは人間の認知プロセスにインスパイアされ、会話応答 \citep{stafford 1987conversational} における長期記憶と即時歴史的文脈の両方を利用する。 DH-RAGは、履歴学習ベースのクエリ再構成モジュールと、対話を通して歴史的コンテキストを継続的に更新する動的履歴情報更新モジュールの2つの主要コンポーネントで構成されている。 DH-RAGの中心は動的履歴情報データベースであり、クエリ再構築モジュール内の3つの戦略によってさらに洗練されている。 実験により,DH-RAGはいくつかのベンチマークにおいて従来のモデルよりも有意に優れ,応答関連性,コヒーレンス,対話品質が向上した。

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