論文の概要: PCA-RAG: Principal Component Analysis for Efficient Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08386v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 09:38:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:20:39.367514
• Title: PCA-RAG: Principal Component Analysis for Efficient Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: PCA-RAG:効率的な検索拡張生成のための主成分分析
• Authors: Arman Khaledian, Amirreza Ghadiridehkordi, Nariman Khaledian,
• Abstract要約: 高次元言語モデル埋め込みは、ストレージとレイテンシの観点からスケーラビリティの課題を提示することができる。 本稿では,主成分分析(PCA)を用いた埋め込み次元の低減について検討する。 そこで本研究では,PCAに基づく圧縮により,検索精度と資源効率のバランスがとれることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a powerful paradigm for grounding large language models in external knowledge sources, improving the precision of agents responses. However, high-dimensional language model embeddings, often in the range of hundreds to thousands of dimensions, can present scalability challenges in terms of storage and latency, especially when processing massive financial text corpora. This paper investigates the use of Principal Component Analysis (PCA) to reduce embedding dimensionality, thereby mitigating computational bottlenecks without incurring large accuracy losses. We experiment with a real-world dataset and compare different similarity and distance metrics under both full-dimensional and PCA-compressed embeddings. Our results show that reducing vectors from 3,072 to 110 dimensions provides a sizeable (up to $60\times$) speedup in retrieval operations and a $\sim 28.6\times$ reduction in index size, with only moderate declines in correlation metrics relative to human-annotated similarity scores. These findings demonstrate that PCA-based compression offers a viable balance between retrieval fidelity and resource efficiency, essential for real-time systems such as Zanista AI's \textit{Newswitch} platform. Ultimately, our study underscores the practicality of leveraging classical dimensionality reduction techniques to scale RAG architectures for knowledge-intensive applications in finance and trading, where speed, memory efficiency, and accuracy must jointly be optimized.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識ソースに大規模言語モデルを構築するための強力なパラダイムとして登場し、エージェント応答の精度を向上させる。 しかし、高次元の言語モデル埋め込みは、数百から数千の次元の範囲で、特に大規模な財務テキストコーパスを処理する場合、ストレージとレイテンシの観点からスケーラビリティ上の課題を提示することができる。 本稿では,主成分分析(PCA)を用いて埋め込み次元を低減し,精度の低下を招くことなく計算ボトルネックを緩和する。 実世界のデータセットを用いて実験を行い、実次元とPCA圧縮の双方で異なる類似度と距離のメトリクスを比較した。 その結果, ベクトルを3,072次元から110次元に減らすことで, 検索操作の高速化が最大60ドル, インデックスサイズが$\sim 28.6\times$に短縮できることがわかった。 これらの結果は,Zanista AI の \textit{Newswitch} プラットフォームのようなリアルタイムシステムにおいて,PCA ベースの圧縮は,検索の忠実度と資源効率のバランスがとれることを示した。 究極的には、金融・取引における知識集約的な応用のためにRAGアーキテクチャをスケールするために、古典的な次元削減技術を活用する実践性を強調し、速度、メモリ効率、精度を共同で最適化する必要がある。

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