Core Concepts
長文コンテキストから重要な概念を抽出し、RAGプロセスを強化することで、LLMsの推論性能を向上させる。
Abstract
本研究は、Retrieval Augmented Generation (RAG)の性能を向上させるために、長文コンテキストから重要な概念を抽出する手法を提案している。
具体的には以下の通り:
情報検索コンポーネントでは、質問に関連する上位K個の支援文書を取得する。
概念蒸留コンポーネントでは、取得した支援文書からAMR (Abstract Meaning Representation)を用いて重要な概念を抽出する。AMRは文章の意味を表現するグラフ構造で、概念ノードと関係エッジから成る。提案手法はAMRグラフを深さ優先探索し、名称、Wikiリンク、日付などの重要な概念ノードを抽出する。
概念ベースの推論コンポーネントでは、抽出した概念を言語モデルに提供し、質問に対する答えを生成する。言語モデルに対して「以下の事実を参照して質問に答えてください。事実: [抽出概念]。質問: [入力質問]」というプロンプトを与えることで、言語モデルが概念に基づいて推論するよう促す。
実験の結果、提案手法は支援文書数が増えるほど性能が向上し、ベースラインよりも優れた結果を示した。これは、AMRベースの概念圧縮が言語モデルの推論を効果的に支援することを示している。本研究は、RAGプロセスにAMRを導入する初の試みであり、言語理解に基づく文脈圧縮の新たな可能性を提示している。
Stats
長文コンテキストから重要な概念を抽出することで、LLMsの推論性能を向上させることができる。
提案手法は、支援文書数が増えるほど性能が向上し、ベースラインよりも優れた結果を示した。
Quotes
「個人の読解力においては、重要な概念が支援的な役割を果たすことが示されている。」
「言語的特徴を明示的に活用することで、重要な情報に焦点を当てた簡潔な表現を得ることができ、包括的な理解を支援する。」