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मौजूदा पुनर्प्राप्ति-संवर्धित उत्पादन (RAG)-आधारित अनुशंसा प्रणालियों की सीमाओं को दूर करने के लिए, यह शोधपत्र एजेंटिक RAG (ARAG) ढाँचे का प्रस्ताव करता है, जो एक बहु-एजेंट सहयोग तंत्र को एकीकृत करता है। ARAG चार विशिष्ट LLM-आधारित एजेंटों का उपयोग करता है: एक उपयोगकर्ता समझ एजेंट, एक प्राकृतिक भाषा अनुमान (NLI) एजेंट, एक संदर्भ सारांश एजेंट, और एक आइटम रैंकिंग एजेंट, जो उपयोगकर्ताओं के दीर्घकालिक और अल्पकालिक व्यवहारों को समझने के लिए है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि ARAG मौजूदा RAG और अत्याधुनिक बेसलाइन मॉडलों की तुलना में NDCG@5 पर 42.1% तक और Hit@5 पर 35.5% तक बेहतर प्रदर्शन करता है। प्रत्येक एजेंट की प्रभावशीलता का विश्लेषण एब्लेशन अध्ययनों के माध्यम से किया जाता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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बहु-एजेंट-आधारित RAG फ्रेमवर्क के माध्यम से वैयक्तिकृत अनुशंसा प्रणालियों के प्रदर्शन में सुधार
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एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तावित किया गया है जो उपयोगकर्ताओं के दीर्घकालिक और अल्पकालिक व्यवहारों पर प्रभावी ढंग से विचार करता है।
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एलएलएम-आधारित वैयक्तिकृत अनुशंसा प्रणाली अनुसंधान में एक नई दिशा
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एआरएजी के प्रत्येक घटक की प्रभावशीलता के विश्लेषण के माध्यम से प्रणाली सुधार के लिए दिशा-निर्देश सुझाना।
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Limitations:
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केवल विशिष्ट डेटासेट के लिए प्रायोगिक परिणाम प्रस्तुत किए गए हैं, इसलिए सामान्यीकरण निर्धारित करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
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एजेंटों के बीच बातचीत और सहयोग तंत्र के विस्तृत विवरण का अभाव।
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वास्तविक प्रणाली निर्माण और संचालन पर विचार का अभाव
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प्रयुक्त एलएलएम के प्रकार और आकार के अनुसार प्रदर्शन में परिवर्तन के विश्लेषण का अभाव।
