論文の概要: A survey: Information search time optimization based on RAG (Retrieval Augmentation Generation) chatbot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07838v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 22:39:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.642532
• Title: A survey: Information search time optimization based on RAG (Retrieval Augmentation Generation) chatbot
• Title（参考訳）: RAG(Retrieval Augmentation Generation)チャットボットに基づく情報検索時間最適化
• Authors: Jinesh Patel, Arpit Malhotra, Ajay Pande, Prateek Caire,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)ベースのチャットボットは、質問応答による情報検索だけでなく、インジェクションされたプライベートデータに基づく複雑な意思決定にも有用である。 我々は,「Xシステム」と呼ばれる組織内の複雑な情報を取得する際に,検索時間がどれだけ節約できるかを調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) based chatbots are not only useful for information retrieval through questionanswering but also for making complex decisions based on injected private data.we present a survey on how much search time can be saved when retrieving complex information within an organization called "X Systems"(a stealth mode company) by using a RAG-based chatbot compared to traditional search methods. We compare the information retrieval time using standard search techniques versus the RAG-based chatbot for the same queries. Our results conclude that RAG-based chatbots not only save time in information retrieval but also optimize the search process effectively. This survey was conducted with a sample of 105 employees across departments, average time spending on information retrieval per query was taken as metric. Comparison shows us, there are average 80-95% improvement on search when use RAG based chatbot than using standard search.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) ベースのチャットボットは、質問応答による情報検索だけでなく、インジェクションされたプライベートデータに基づく複雑な意思決定にも有用であり、従来の検索手法と比較して、RAGベースのチャットボットを用いて「Xシステム」(ステルスモード会社)と呼ばれる組織内の複雑な情報を取得する際に、どれだけの検索時間を節約できるかを調査する。 我々は,標準的な検索手法を用いた情報検索時間と同一クエリに対するRAGベースのチャットボットとの比較を行った。 以上の結果から,RAGベースのチャットボットは情報検索の時間を節約するだけでなく,検索プロセスを効果的に最適化する。 この調査は、各部門で105人の従業員を対象に実施され、クエリごとの情報検索に平均的な時間を費やした。 比較の結果,RAGベースのチャットボットでは,通常の検索よりも80～95%の検索改善が見られた。

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