論文の概要: MES-RAG: Bringing Multi-modal, Entity-Storage, and Secure Enhancements to RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13563v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 08:09:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:18:02.347185
• Title: MES-RAG: Bringing Multi-modal, Entity-Storage, and Secure Enhancements to RAG
• Title（参考訳）: MES-RAG: RAGにマルチモーダル、エンティティストレージ、セキュアな拡張をもたらす
• Authors: Pingyu Wu, Daiheng Gao, Jing Tang, Huimin Chen, Wenbo Zhou, Weiming Zhang, Nenghai Yu,
• Abstract要約: 本稿では,エンティティ固有のクエリ処理を強化し,正確でセキュアで一貫した応答を提供するMES-RAGを提案する。 MES-RAGは、データアクセスの前に保護を適用してシステムの整合性を確保するための積極的なセキュリティ対策を導入している。 実験の結果,MES-RAGは精度とリコールの両方を著しく改善し,質問応答の安全性と有用性を向上する効果が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.0423152595537
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) improves Large Language Models (LLMs) by using external knowledge, but it struggles with precise entity information retrieval. In this paper, we proposed MES-RAG framework, which enhances entity-specific query handling and provides accurate, secure, and consistent responses. MES-RAG introduces proactive security measures that ensure system integrity by applying protections prior to data access. Additionally, the system supports real-time multi-modal outputs, including text, images, audio, and video, seamlessly integrating into existing RAG architectures. Experimental results demonstrate that MES-RAG significantly improves both accuracy and recall, highlighting its effectiveness in advancing the security and utility of question-answering, increasing accuracy to 0.83 (+0.25) on targeted task. Our code and data are available at https://github.com/wpydcr/MES-RAG.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識を利用することで、Large Language Models (LLM) を改善するが、正確なエンティティ情報検索に苦慮する。 本稿では,エンティティ固有のクエリ処理を強化し,正確でセキュアで一貫した応答を提供するMES-RAGフレームワークを提案する。 MES-RAGは、データアクセスの前に保護を適用してシステムの整合性を確保するための積極的なセキュリティ対策を導入している。 さらに、テキスト、画像、オーディオ、ビデオを含むリアルタイムマルチモーダル出力をサポートし、既存のRAGアーキテクチャにシームレスに統合する。 実験の結果, MES-RAG は精度とリコールの両方を著しく改善し, 質問応答の安全性と有用性を向上し, 目標タスクにおける精度を 0.83 (+0.25) に向上させた。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/wpydcr/MES-RAG.comで公開されています。

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