論文の概要: Say Less, Mean More: Leveraging Pragmatics in Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17839v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 04:38:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:23:43.853446
• Title: Say Less, Mean More: Leveraging Pragmatics in Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: さようなら、もっと意味:検索機能強化世代における実用的手法の活用
• Authors: Haris Riaz, Ellen Riloff, Mihai Surdeanu,
• Abstract要約: 本稿では,検索拡張世代(RAG)フレームワークに実用的原理を注入する,単純で教師なしの手法を提案する。 提案手法はまず,RAGが検索した文書プール内のどの文が,手元にある質問に最も関連があるかを識別し,入力された質問に対処するすべてのトピックをカバーし,そのコンテキスト内でこれらの文をハイライトする。 PubHealthでは19.7%、ARC-Challengeでは10%まで精度が向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.892421858384594
• License:
• Abstract: We propose a simple, unsupervised method that injects pragmatic principles in retrieval-augmented generation (RAG) frameworks such as Dense Passage Retrieval~\cite{karpukhin2020densepassageretrievalopendomain} to enhance the utility of retrieved contexts. Our approach first identifies which sentences in a pool of documents retrieved by RAG are most relevant to the question at hand, cover all the topics addressed in the input question and no more, and then highlights these sentences within their context, before they are provided to the LLM, without truncating or altering the context in any other way. We show that this simple idea brings consistent improvements in experiments on three question answering tasks (ARC-Challenge, PubHealth and PopQA) using five different LLMs. It notably enhances relative accuracy by up to 19.7\% on PubHealth and 10\% on ARC-Challenge compared to a conventional RAG system.
• Abstract（参考訳）: Dense Passage Retrieval~\cite{karpukhin2020densepassageretrievalopen domain} のような検索拡張世代 (RAG) フレームワークに実用的原則を注入し,検索コンテキストの有用性を高める。 提案手法はまず,RAGが検索した文書プール内のどの文が,手元にある質問に最も関連があるかを識別し,入力された質問に対処するすべてのトピックを網羅し,それらの文をLCMに提供する前に,そのコンテキスト内でハイライトする。 このシンプルなアイデアは、5つの異なるLCMを用いて3つの質問応答タスク(ARC-Challenge, PubHealth, PopQA)に対して一貫した改善をもたらすことを示す。 従来のRAGシステムと比較して、PubHealthでは19.7 %、ARC-Challengeでは10 %の相対精度が顕著に向上する。

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