論文の概要: MetaGen Blended RAG: Unlocking Zero-Shot Precision for Specialized Domain Question-Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18247v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 20:03:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 16:56:39.50587
• Title: MetaGen Blended RAG: Unlocking Zero-Shot Precision for Specialized Domain Question-Answering
• Title（参考訳）: MetaGen Blended RAG:特化ドメイン質問応答のためのゼロショット精度のアンロック
• Authors: Kunal Sawarkar, Shivam R. Solanki, Abhilasha Mangal,
• Abstract要約: 本稿では, セマンティック検索機能を強化した新しいエンタープライズ検索手法である「MetaGen Blended RAG」を紹介する。 重要な概念,トピック,頭字語を活用することで,メタデータに富んだセマンティックインデックスと,ハイブリッドクエリの強化を実現した。 バイオメディカルなPubMedQAデータセットでは、MetaGen Blended RAGが82%の検索精度と77%のRAG精度を実現し、以前のゼロショットRAGベンチマークを上回りました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) struggles with domain-specific enterprise datasets, often isolated behind firewalls and rich in complex, specialized terminology unseen by LLMs during pre-training. Semantic variability across domains like medicine, networking, or law hampers RAG's context precision, while fine-tuning solutions are costly, slow, and lack generalization as new data emerges. Achieving zero-shot precision with retrievers without fine-tuning still remains a key challenge. We introduce 'MetaGen Blended RAG', a novel enterprise search approach that enhances semantic retrievers through a metadata generation pipeline and hybrid query indexes using dense and sparse vectors. By leveraging key concepts, topics, and acronyms, our method creates metadata-enriched semantic indexes and boosted hybrid queries, delivering robust, scalable performance without fine-tuning. On the biomedical PubMedQA dataset, MetaGen Blended RAG achieves 82% retrieval accuracy and 77% RAG accuracy, surpassing all prior zero-shot RAG benchmarks and even rivaling fine-tuned models on that dataset, while also excelling on datasets like SQuAD and NQ. This approach redefines enterprise search using a new approach to building semantic retrievers with unmatched generalization across specialized domains.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、ドメイン固有のエンタープライズデータセットと競合する。 医学、ネットワーク、法的なハマーといった領域間でのセマンティックな変動は、RAGのコンテキスト精度を損なうが、微調整ソリューションはコストが高く、遅く、新しいデータが出現するにつれて一般化が欠如している。 微調整のないレトリバーでゼロショット精度を達成することは、依然として重要な課題である。 本稿では,メタデータ生成パイプラインと疎結合ベクトルを用いたハイブリッドクエリインデックスを通じてセマンティックレトリバーを強化する新しいエンタープライズ検索手法である「MetaGen Blended RAG」を紹介する。 重要な概念,トピック,頭字語を活用することで,メタデータに富んだセマンティックインデックスとハイブリッドクエリの強化を実現し,微調整なしで堅牢でスケーラブルなパフォーマンスを実現する。 バイオメディカルなPubMedQAデータセットでは、MetaGen Blended RAGは82%の検索精度と77%のRAG精度を達成し、以前のゼロショットRAGベンチマークをすべて越え、そのデータセット上の微調整されたモデルにさえ対抗し、SQuADやNQのようなデータセットにも優れている。 このアプローチは、特定のドメインにまたがる未整合の一般化を伴うセマンティックレトリバーを構築するための新しいアプローチを用いて、エンタープライズ検索を再定義する。

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