논문/RAG1

• Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Model PaperQuery Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Model0 AbstractRAG LLM을 위해 새로운 프레임워크인 Rewrite-Retrieval-Read가 제안된다.리트리버 또는 리더기 중 하나를 적응시키는데 초점을 맞춘 이전 연구와 달리 이 접근 방식은 검색 쿼리 자체의 적응에 집중한다.파이프라인에 대해 학습 가능한 체계가 제안되며, 여기서 블랙박스LLM 판독기를 충족시키기 위해 학습 가능한 재작성기로 Small Language Model이 채택되었다.Rewriter는 강화학습에 의해 LLM 판독기의 피드백을 사용하여 훈련된다.다운스트립 작업에 대한 실험은 일관된 성능 향상을 보여주며, 이는 프레임워크의 효율성과 확장성을 나타낸다.1 Int.. 논문/RAG 2024. 7. 22.