Unser Ansatz ConvRAG besteht aus drei Komponenten:
Konversationsfrage-Refiner: Dieser verfeinert das Verständnis der Frage, indem er die Frage umformuliert und Schlüsselwörter extrahiert, basierend auf dem vorherigen Kontext.
Feingranularer Retriever: Dieser ruft die relevantesten Informationen aus dem Web ab, indem er eine mehrstufige Suche durchführt - auf Dokumentebene, Absatzebene und durch Reranking.
Selbstprüfungs-basierter Antwortgenerator: Dieser prüft die Nützlichkeit der abgerufenen Informationen selbst und nutzt dann nur die hilfreichen Informationen zusammen mit dem eigenen Wissen, um eine genauere Antwort zu generieren.
Umfangreiche Experimente zeigen, dass unser Ansatz ConvRAG die Leistung im Vergleich zu state-of-the-art Baselines deutlich verbessert, sowohl auf bekannten als auch auf neuen Datensätzen. Die Ablationsstudien belegen die Wirksamkeit jeder Komponente, insbesondere des Konversationsfrage-Refiners.
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by Linhao Ye,Zh... a las arxiv.org 03-28-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.18243.pdfConsultas más profundas