論文の概要: FB-RAG: Improving RAG with Forward and Backward Lookup

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17206v1
• Date: Thu, 22 May 2025 18:31:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.648621
• Title: FB-RAG: Improving RAG with Forward and Backward Lookup
• Title（参考訳）: FB-RAG: 前方および後方ルックアップによるRAGの改善
• Authors: Kushal Chawla, Alfy Samuel, Anoop Kumar, Daben Liu,
• Abstract要約: 本稿では,FB-RAGと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 FB-RAGはベンチマークテストにおいてRAGとLong Contextのベースラインを一貫して上回っていることを示す。 また、FB-RAGはレイテンシを低減しながら性能を向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.961899585180462
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The performance of Retrieval Augmented Generation (RAG) systems relies heavily on the retriever quality and the size of the retrieved context. A large enough context ensures that the relevant information is present in the input context for the LLM, but also incorporates irrelevant content that has been shown to confuse the models. On the other hand, a smaller context reduces the irrelevant information, but it often comes at the risk of losing important information necessary to answer the input question. This duality is especially challenging to manage for complex queries that contain little information to retrieve the relevant chunks from the full context. To address this, we present a novel framework, called FB-RAG, which enhances the RAG pipeline by relying on a combination of backward lookup (overlap with the query) and forward lookup (overlap with candidate reasons and answers) to retrieve specific context chunks that are the most relevant for answering the input query. Our evaluations on 9 datasets from two leading benchmarks show that FB-RAG consistently outperforms RAG and Long Context baselines developed recently for these benchmarks. We further show that FB-RAG can improve performance while reducing latency. We perform qualitative analysis of the strengths and shortcomings of our approach, providing specific insights to guide future work.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG)システムの性能は、取得したコンテキストの品質とサイズに大きく依存する。 十分に大きなコンテキストは、LLMの入力コンテキストに関連情報が存在していることを保証しますが、モデルを混乱させるために表示された無関係なコンテンツも含みます。 一方、コンテキストが小さくなれば、無関係な情報が減少するが、入力された質問に答えるために必要な重要な情報が失われるリスクが伴うことが多い。 この双対性は、コンテキスト全体から関連するチャンクを取得するための情報が少ない複雑なクエリを管理するのが特に困難である。 そこで本稿では,入力クエリに最も関連性の高いコンテキストチャンクを検索するために,後方検索(クエリとオーバーラップ)と前方検索(候補とオーバーラップ)を組み合わせてRAGパイプラインを強化するFB-RAGという新しいフレームワークを提案する。 FB-RAGがRAGとLong Contextのベースラインを常に上回っていることを示す。 さらに、FB-RAGはレイテンシを低減しながら性能を向上させることができることを示す。 われわれのアプローチの強みと欠点を定性的に分析し、今後の研究を導くための具体的な洞察を提供する。

関連論文リスト

• Weak-to-Strong GraphRAG: Aligning Weak Retrievers with Large Language Models for Graph-based Retrieval Augmented Generation [29.492846663357565]
  グラフベースの検索拡張生成(RAG)により、大規模な言語モデル(LLM)が幻覚を緩和できる。 本稿では、Refined Graph-based RAG (ReG)を導入し、弱いレトリバーをグラフベースRAGのLLMに整列させる。 ReGはLSMフィードバックを取り入れて、刺激的な信号を取り除き、監視の質を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-26T17:40:23Z)
• Self-Routing RAG: Binding Selective Retrieval with Knowledge Verbalization [97.72503890388866]
  本稿では,選択的検索と知識の言語化を結合する新しいフレームワークであるSelf-Routing RAG(SR-RAG)を提案する。 SR-RAGは、LLMが外部検索と独自のパラメトリック知識の言語化を動的に決定できるようにする。 近接探索による動的知識源推定を導入し,知識源決定の精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T17:59:30Z)
• Is Relevance Propagated from Retriever to Generator in RAG? [21.82171240511567]
  RAGは外部知識を組み込むためのフレームワークであり、通常はコレクションから取得した文書の集合の形式である。 我々は、トポロジに関連のある文書からなるRAGコンテキストが下流の性能向上につながるかどうかを実証的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T20:21:46Z)
• RoseRAG: Robust Retrieval-augmented Generation with Small-scale LLMs via Margin-aware Preference Optimization [53.63439735067081]
  大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい性能を達成したが、高い計算コストとレイテンシに直面している。 Retrieval-augmented Generation (RAG) は、外部知識を統合するのに役立つが、不完全な検索は、SLMを誤解させるノイズを引き起こす可能性がある。 我々は、Margin-aware Preference Optimizationを通じて、SLMのための堅牢なRAGフレームワークであるRoseRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T04:56:53Z)
• Confident or Seek Stronger: Exploring Uncertainty-Based On-device LLM Routing From Benchmarking to Generalization [61.02719787737867]
  大規模言語モデル(LLM)はますますエッジデバイスにデプロイされ、民主化されている。 1つの有望な解決策は不確実性に基づくSLMルーティングであり、SLM上での低信頼応答が発生すると、高い要求を強いLCMにオフロードする。 我々は1500以上の設定でSLMからLLMへの不確実性駆動型ルーティング戦略のベンチマークと一般化を包括的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T18:59:11Z)
• Long Context vs. RAG for LLMs: An Evaluation and Revisits [41.27137478456755]
  本稿は、このトピックに関する最近の研究を再考し、その重要な洞察と相違点を明らかにする。 LCは、特にウィキペディアベースの質問に対して、質問応答ベンチマークにおいてRAGよりも優れていた。 また,既存の研究における文脈関連性の重要性を概観する,詳細な議論もおこなう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-27T14:34:37Z)
• Don't Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks [11.053340674721005]
  検索拡張世代(RAG)は,外部知識ソースを統合することで言語モデルを強化する強力なアプローチとして注目されている。 本稿では、リアルタイム検索をバイパスする代替パラダイムであるキャッシュ拡張生成(CAG)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T06:58:32Z)
• Simple Is Effective: The Roles of Graphs and Large Language Models in Knowledge-Graph-Based Retrieval-Augmented Generation [9.844598565914055]
  大きな言語モデル(LLM)は強い推論能力を示すが、幻覚や時代遅れの知識のような制限に直面している。 本稿では、サブグラフを検索する知識グラフ(KG)ベースのRetrieval-Augmented Generation(RAG)フレームワークを拡張するSubgraphRAGを紹介する。 提案手法は,高効率かつフレキシブルなサブグラフ検索を実現するために,並列3重装飾機構を備えた軽量多層パーセプトロンを革新的に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T04:39:32Z)
• Long-Context LLMs Meet RAG: Overcoming Challenges for Long Inputs in RAG [36.754491649652664]
  Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)に外部の知識ソースを利用する権限を与える。 本稿では, 回収した「ハードネガティブ」の有害な影響について考察する。 これを緩和し、長文LLMベースのRAGの堅牢性を高めるために、トレーニングフリーとトレーニングベースの両方のアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T12:30:07Z)
• SFR-RAG: Towards Contextually Faithful LLMs [57.666165819196486]
  Retrieval Augmented Generation (RAG) は、外部コンテキスト情報を大言語モデル(LLM)と統合し、事実の精度と妥当性を高めるパラダイムである。 SFR-RAG(SFR-RAG)について述べる。 また、複数の人気かつ多様なRAGベンチマークをコンパイルする新しい評価フレームワークであるConBenchについても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T01:08:18Z)
• MemoRAG: Boosting Long Context Processing with Global Memory-Enhanced Retrieval Augmentation [60.04380907045708]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、この問題に対処するための有望な戦略と考えられている。 我々は,グローバルメモリ拡張検索による新しいRAGフレームワークであるMemoRAGを提案する。 MemoRAGは、様々な長期コンテキスト評価タスクにおいて優れたパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T13:20:31Z)
• Speculative RAG: Enhancing Retrieval Augmented Generation through Drafting [68.90949377014742]
  Speculative RAG(投機的RAG)は、より大規模なジェネラリストLMを利用して、より小さな蒸留専門のLMによって並列に生成された複数のRAGドラフトを効率よく検証するフレームワークである。 提案手法は,より小さな専門家のLMにドラフト作成を委譲することでRAGを加速し,より大きなジェネラリストのLMがドラフトに1回の検証パスを実行する。 PubHealthの従来のRAGシステムと比較して、レイテンシを50.83%削減しながら、最大12.97%の精度向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T06:50:19Z)
• Towards Efficient LLM Grounding for Embodied Multi-Agent Collaboration [70.09561665520043]
  本稿では,多エージェント協調のための新しいフレームワークを提案する。これは,効率的な自己調整のための強化アドバンテージフィードバック(Reinforced Advantage feedback, ReAd)を導入する。 強化学習における重み付き回帰を多エージェントシステムに拡張して理論的解析を行う。 Over-AIと難解なRoCoBenchの実験は、ReAdが成功率のベースラインを超え、エージェントの相互作用ステップを著しく減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:33:19Z)
• RQ-RAG: Learning to Refine Queries for Retrieval Augmented Generation [42.82192656794179]
  大きな言語モデル(LLM)は優れた能力を示すが、不正確なあるいは幻覚反応を引き起こす傾向がある。 この制限は、膨大な事前トレーニングデータセットに依存することに起因するため、目に見えないシナリオでのエラーの影響を受けやすい。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の関連文書を応答生成プロセスに組み込むことによって、この問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T08:58:54Z)
• CRUD-RAG: A Comprehensive Chinese Benchmark for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models [49.16989035566899]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を高める技術である。 本稿では,大規模かつ包括的なベンチマークを構築し,様々なRAGアプリケーションシナリオにおけるRAGシステムのすべてのコンポーネントを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:25:32Z)
• Building Interpretable and Reliable Open Information Retriever for New Domains Overnight [67.03842581848299]
  情報検索は、オープンドメイン質問応答(QA)など、多くのダウンストリームタスクにとって重要な要素である。 本稿では、エンティティ/イベントリンクモデルとクエリ分解モデルを用いて、クエリの異なる情報単位により正確にフォーカスする情報検索パイプラインを提案する。 より解釈可能で信頼性が高いが,提案したパイプラインは,5つのIRおよびQAベンチマークにおける通過カバレッジと記述精度を大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-09T07:47:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。