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Recuperación-Generación aumentada para una interpretación fiable del Reglamento de Radiocomunicaciones
Created by
Haebom
Autor
Zakaria El Kassimi, Fares Fourati, Mohamed-Slim Alouini
Describir
Este artículo estudia la respuesta a preguntas en el ámbito legalmente sensible y crítico de la regulación radioeléctrica. Proponemos un pipeline de generación aumentada de búsqueda (RAG) específico para telecomunicaciones y presentamos el primer conjunto de evaluación de opción múltiple para este dominio, construido a partir de fuentes autorizadas mediante filtrado automatizado y verificación humana. Definimos una métrica de recuperación específica del dominio para evaluar la calidad de la recuperación y demostramos que el sistema de recuperación alcanza una precisión de aproximadamente el 97% bajo esta métrica. Más allá de la recuperación, el enfoque propuesto mejora consistentemente la precisión de la generación en todos los modelos probados. Cabe destacar que, mientras que la simple incrustación de documentos sin recuperación estructurada produce solo una ganancia marginal (menos del 1%) para GPT-4o, la aplicación del pipeline propuesto produce una mejora relativa de casi el 12%. Estos resultados demuestran que la evidencia cuidadosamente dirigida proporciona un estándar simple pero poderoso y una solución efectiva específica del dominio para la respuesta a preguntas regulatorias. Todo el código, los scripts de evaluación y el conjunto de datos de respuesta a preguntas derivado están disponibles en https://github.com/Zakaria010/Radio-RAG .
Demostramos que una tubería RAG específica para comunicaciones mejora significativamente la precisión de las respuestas a preguntas sobre regulación de radio.
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Contribuye a la investigación futura al presentar métricas de búsqueda específicas del dominio y un conjunto de evaluaciones objetivas.
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Demostrar que la evidencia cuidadosamente seleccionada es eficaz para responder preguntas regulatorias.
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Todos los códigos y conjuntos de datos se hacen públicos para favorecer la reproducibilidad y la investigación futura.
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Limitations:
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Aunque el conjunto de evaluaciones se construyó a partir de fuentes autorizadas, no hubo mención explícita de su tamaño y diversidad.
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El análisis de modelos distintos de GPT-4o puede ser limitado.
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Se necesita más investigación sobre la generalización de las métricas de búsqueda específicas del dominio.
