在后续的评测实验中,无论是检索阶段还是答案生成阶段,现有的RAG模型在MultiHop-RAG上的表现都远低于单跳问题,充分说明了该数据集对RAG模型研究的推动作用。 2 研究方法 论文提出了一种新的数据集MultiHop-RAG,旨在评估能够从多个证据源检索和推理信息以回答多跳查询的检索增强生成(RAG)系统的性能。MultiHop-RAG包含...
MultiHop-RAG,即多跳查询的基准检索增强生成,它通过结合多跳查询与基准检索技术,打破了传统信息检索的局限。传统的单一查询往往难以准确捕捉到用户的真实意图,而MultiHop-RAG则能够通过多次跳转,细致理解用户需求,从而提供更加精准、个性化的检索结果。 二、技术痛点分析 尽管信息检索技术在不断进步,但多跳查询在应用过程...
本文探讨了MultiHop-RAG技术如何作为多跳查询的基准检索增强生成方案,通过解决复杂查询中的痛点,提升信息检索的准确性与效率。我们将介绍其实际应用案例,并展望该技术在未来信息检索领域的发展趋势。
Poliakov和Shvai对多跳查询的RAG的研究是一个显著的进步,但它忽略了LLM提取的元数据中的潜在偏差,这可能会扭曲查询结果。LLM尽管复杂,但可以将训练数据中的偏见传播到元数据生成中,影响数据库过滤的中立性。这是一个重要的问题,因为有偏元数据可能导致选择性检索,破坏多跳查询结果。为了维护此类系统的完整性,实施偏差...
对于非结构化文本,大模型 (LLM) 比较擅长回答简单(单跳)问题。然而,随着问题的复杂性增加,LLM 的性能会下降。本文作者认为其主要原因是,大模型在理解复杂问题和从原始文本中筛选、聚合非结构化信息过程中出现了性能问题。 为此,本文作者为了能让LLMs能够轻松回答复杂的多跳问题(Multi-hop QA),本文提出了HOLMES方法...
EfficientRAG 迭代生成新查询,而无需在每次迭代时调用LLM,并过滤掉不相关的信息。 论文地址:arXiv reCAPTCHA 2、 核心框架 论文核心框架 EfficientRAG 由两个轻量级组件组成:Labeler和Tagger以及Filter。这些组件共享相同的模型结构,Labeler和Tagger从同一模型内的不同头部产生输出,而Filter的输出来自另一个模型。Labeler和...
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a crucial method for mitigating hallucinations in Large Language Models (LLMs) and integrating external knowledge into their responses. Existing RAG methods typically employ query rewriting to clarify the user intent and manage multi-hop logic, while using hybrid...
Retrieval-augmented generation (RAG) methods encounter difficulties when addressing complex questions like multi-hop queries. While iterative retrieval methods improve performance by gathering additional information, current approaches often rely on multiple calls of large language models (LLMs). In this pap...
Results showed that decomposing complex questions using Chain-of-Thought reasoning considerably improved the performance from 75% to 92% using LCW, but at much higher token cost compared to RAG. Trade-of between cost and performance showed that 80% accuracy can be attained using only 30% of ...
machine-learningchatbotartificial-intelligenceindexifyragmulti-hop-reasoningopenaiapimulti-hop-question-answeringretrieval-augmented-generationdspy-aimult-hop-rag UpdatedJul 31, 2024 Jupyter Notebook [ACL'2024 Findings] "Understanding and Patching Compositional Reasoning in LLMs" ...