Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/69/ja: Difference between revisions

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    Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)
    Active Retrieval augmented generation (FLARE) ([[#bib.bib7|7]]) iteratively synthesizes a hypothetical next sentence. If the generated sentence contains low-probability tokens, FLARE would use the sentence as the new query for retrieval and regenerate the sentence. Mialon ''et al.'' ([[#bib.bib12|12]]) reviews works for advanced augmented generation methods in language model. Self-refine ([[#bib.bib11|11]]) builds an agent to improve the initial answer of RAG through iterative feedback and refinement. ReAct ([[#bib.bib16|16]]) Agent is widely used for handling the complex queries in a recursive manner. On the RAG evaluation front, RAGAS ([[#bib.bib4|4]]) and ARES ([[#bib.bib14|14]]) utilize LLMs as judges and build automatic RAG benchmark to evaluate the RAG system. Zhu ''et al.'' ([[#bib.bib17|17]]) overview the intensive usages of LLM in a RAG pipeline including retriever, data generation, rewriter, and reader. We believe that our work provides a unique perspective on building secure enterprise-grade chatbots via our FACTS framework.

    アクティブリトリーバル拡張生成(FLARE)(7)は、仮想的な次の文を反復的に合成します。生成された文に低確率のトークンが含まれている場合、FLAREはその文を新しい検索クエリとして使用し、文を再生成します。Mialon et al.12)は、言語モデルにおける高度な拡張生成方法に関する研究をレビューしています。Self-refine(11)は、反復的なフィードバックと改良を通じてRAGの初期回答を改善するエージェントを構築します。ReAct(16)エージェントは、複雑なクエリを再帰的に処理するために広く使用されています。RAG評価の面では、RAGAS(4)とARES(14)は、LLMを審査員として利用し、RAGシステムを評価するための自動RAGベンチマークを構築します。Zhu et al.17)は、リトリーバー、データ生成、リライター、リーダーを含むRAGパイプラインにおけるLLMの集中的な使用法を概観しています。我々の研究が、FACTSフレームワークを通じて安全なエンタープライズグレードのチャットボットを構築するための独自の視点を提供することを信じています。