論文の概要: RAGVA: Engineering Retrieval Augmented Generation-based Virtual Assistants in Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14930v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 05:57:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:10:35.817552
• Title: RAGVA: Engineering Retrieval Augmented Generation-based Virtual Assistants in Practice
• Title（参考訳）: RAGVA: エンジニアリング検索による世代別仮想アシスタントの実践
• Authors: Rui Yang, Michael Fu, Chakkrit Tantithamthavorn, Chetan Arora, Lisa Vandenhurk, Joey Chua,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG)ベースのアプリケーションは、大規模言語モデル(LLM)を活用する能力により、人気を博している。 本稿では、対話型アプリケーションを構築するための総合的なステップバイステップガイドと、RAGVAの設計方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.90396776824317
• License:
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG)-based applications are gaining prominence due to their ability to leverage large language models (LLMs). These systems excel at combining retrieval mechanisms with generative capabilities, resulting in more accurate, contextually relevant responses that enhance user experience. In particular, Transurban, a road operation company, is replacing its rule-based virtual assistant (VA) with a RAG-based VA (RAGVA) to offer more flexible customer interactions and support a wider range of scenarios. In this paper, drawing from the experience at Transurban, we present a comprehensive step-by-step guide for building a conversational application and how to engineer a RAGVA. These guides aim to serve as references for future researchers and practitioners. While the engineering processes for traditional software applications are well-established, the development and evaluation of RAG-based applications are still in their early stages, with numerous emerging challenges remaining uncharted. To address this gap, we conduct a focus group study with Transurban practitioners regarding developing and evaluating their RAGVA. We identified eight challenges encountered by the engineering team and proposed eight future directions that should be explored to advance the development of RAG-based applications. This study contributes to the foundational understanding of a RAG-based conversational application and the emerging AI software engineering challenges it presents.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG)ベースのアプリケーションは、大規模言語モデル(LLM)を活用する能力により、人気を博している。 これらのシステムは、検索機構と生成機能を組み合わせることで、ユーザエクスペリエンスを高めるための、より正確でコンテキストに関連した応答を実現する。 特に、道路運営会社であるTransurbanは、ルールベースの仮想アシスタント(VA)をRAGベースのVA(RAGVA)に置き換えて、より柔軟な顧客インタラクションを提供し、幅広いシナリオをサポートする。 本稿では、Transurbanの経験から、対話型アプリケーションを構築するための総合的なステップバイステップガイドと、RAGVAの設計方法について述べる。 これらのガイドは、将来の研究者や実践者の参考となることを目的としている。 従来のソフトウェアアプリケーションのエンジニアリングプロセスは十分に確立されているものの、RAGベースのアプリケーションの開発と評価はまだ初期段階にあり、多くの課題が未解決のままである。 このギャップに対処するため、我々はトランスアーバンの実践者と、RAGVAの開発と評価について焦点グループで研究する。 エンジニアリングチームが直面した8つの課題を特定し、RAGベースのアプリケーションの開発を進めるための8つの今後の方向性を提案しました。 この研究は、RAGベースの会話アプリケーションの基本的理解と、それが提示するAIソフトウェア工学の課題に寄与する。

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