論文の概要: Insight-RAG: Enhancing LLMs with Insight-Driven Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00187v1
- Date: Mon, 31 Mar 2025 19:50:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-03 13:24:46.100882
- Title: Insight-RAG: Enhancing LLMs with Insight-Driven Augmentation
- Title（参考訳）: Insight-RAG: Insight-Driven AugmentationによるLLMの強化
- Authors: Pouya Pezeshkpour, Estevam Hruschka,
- Abstract要約: 本稿では,インサイトに基づく文書検索のための新しいフレームワークであるInsight-RAGを提案する。
Insight-RAG の初期段階では,従来の検索手法の代わりに LLM を用いて入力クエリとタスクを解析する。
従来のRAG手法と同様に、元のクエリを抽出した洞察と統合することにより、最終的なLCMを用いて、文脈的に豊かで正確な応答を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.390998479503661
- License:
- Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) frameworks have shown significant promise in leveraging external knowledge to enhance the performance of large language models (LLMs). However, conventional RAG methods often retrieve documents based solely on surface-level relevance, leading to many issues: they may overlook deeply buried information within individual documents, miss relevant insights spanning multiple sources, and are not well-suited for tasks beyond traditional question answering. In this paper, we propose Insight-RAG, a novel framework designed to address these issues. In the initial stage of Insight-RAG, instead of using traditional retrieval methods, we employ an LLM to analyze the input query and task, extracting the underlying informational requirements. In the subsequent stage, a specialized LLM -- trained on the document database -- is queried to mine content that directly addresses these identified insights. Finally, by integrating the original query with the retrieved insights, similar to conventional RAG approaches, we employ a final LLM to generate a contextually enriched and accurate response. Using two scientific paper datasets, we created evaluation benchmarks targeting each of the mentioned issues and assessed Insight-RAG against traditional RAG pipeline. Our results demonstrate that the Insight-RAG pipeline successfully addresses these challenges, outperforming existing methods by a significant margin in most cases. These findings suggest that integrating insight-driven retrieval within the RAG framework not only enhances performance but also broadens the applicability of RAG to tasks beyond conventional question answering.
- Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG)フレームワークは、大規模な言語モデル(LLM)の性能を高めるために外部知識を活用する上で大きな可能性を示している。
しかし、従来のRAG法では、個々の文書に深く埋もれた情報を見落とし、複数の情報源にまたがる関連する洞察を見逃し、従来の質問応答以上のタスクには適さない、といった問題が発生する。
本稿では,これらの問題に対処するための新しいフレームワークであるInsight-RAGを提案する。
Insight-RAGの初期段階では、従来の検索手法の代わりにLLMを用いて入力クエリとタスクを分析し、基礎となる情報要求を抽出する。
その後の段階では、ドキュメントデータベースでトレーニングされた専門的なLLMがクエリされ、これらの特定された洞察に直接対処するコンテンツがマイニングされます。
最後に、従来のRAGアプローチと同様に、元のクエリを抽出した洞察と統合することにより、最終的なLCMを用いて、文脈的に豊かで正確な応答を生成する。
2つの科学的論文データセットを用いて,各問題を対象とした評価ベンチマークを作成し,従来のRAGパイプラインに対してInsight-RAGを評価した。
その結果、Insight-RAGパイプラインはこれらの課題にうまく対処し、ほとんどの場合、既存の手法よりも優れたマージンを持つことがわかった。
これらの結果から,RAGフレームワークにおける洞察駆動検索の統合は,パフォーマンスの向上だけでなく,従来の質問応答以外のタスクにもRAGの適用性を高めることが示唆された。
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