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PropRAG: Guiding Retrieval with Beam Search over Proposition Paths

Created by
  • Haebom

作者

Jingjin Wang, Jiawei Han

概要

Retrieval Augmented Generation(RAG)のLimitationsを克服するために、コンテキストに富んだ命題を使用し、効率的なビームサーチを通じて多段階推論経路を発見する新しいRAGフレームワークであるPropRAGを紹介します。既存のRAGは、独立した知識検索に依存して複雑な多段階推論に困難を経験し、知識グラフベースのstructured RAGは、トリプルのコンテキスト損失による知識表現の精度が低下するという問題を解決したいと考えています。 PropRAGは2Wiki、HotpotQA、MuSiQueデータセットでゼロショットRecall @ 5、F1スコアでSOTAを達成しました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
既存のRAGの限界を克服し、より正確な情報検索と効率的な推論経路の発見により、非パラメトリック知識統合を改善しました。
コンテキストに富んだ命題ベースの知識表現により、知識表現の精度が向上しました。
LLMなしで効率的なビームサーチを使用して多段階推論を実行できます。
2Wiki、HotpotQA、MuSiQueデータセットでSOTAを達成しました。
Limitations:
論文に記載されているLimitationsは提示されていません。
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