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PolyRAG : Une nouvelle approche de la recherche d'informations

Présentation de PolyRAG, un système qui améliore la précision de la recherche d'infos dans des domaines spécialisés.

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Aujourd'hui, il y a de plus en plus besoin de systèmes capables de fournir des infos précises et pertinentes, surtout dans des domaines spécialisés comme l'académique et la finance. Les méthodes traditionnelles de recherche d'infos se concentrent souvent sur un seul aspect, comme trouver plein d'infos (rappel), mais peuvent avoir du mal à donner des réponses exactes (Précision). Pour y remédier, on a conçu une nouvelle approche appelée PolyRAG, qui utilise une pyramide de connaissance multi-niveaux pour équilibrer l'obtention d'infos pertinentes et garantir la précision des réponses.

La Pyramide de Connaissance

La pyramide de connaissance est composée de trois niveaux :

  1. Ontologies : Ce niveau supérieur contient des infos structurées avec des définitions et des relations claires. Il est conçu pour fournir des réponses précises à des questions spécifiques.

  2. Graphes de Connaissance (KGs) : Le niveau du milieu inclut des infos interconnectées qui peuvent fournir du contexte et des relations entre différents concepts.

  3. Texte Brut Basé sur des Morceaux : Le niveau inférieur se compose de textes non structurés provenant de diverses sources, offrant un ensemble de détails plus large mais pouvant manquer de précision.

Les niveaux sont complémentaires, ce qui signifie qu'ils fonctionnent ensemble pour améliorer le processus global de recherche et de génération de réponses.

Le Besoin de Précision et de Rappel

Les méthodes de recherche, surtout dans des domaines spécialisés comme le droit ou la finance, souffrent souvent d'un manque de concentration sur la précision. Bien qu'elles puissent récupérer une large gamme d'infos, l'exactitude des réponses peut en pâtir. En construisant une pyramide de connaissance, on peut atteindre un meilleur équilibre entre les deux besoins.

L'Approche PolyRAG

Notre méthode, PolyRAG, suit un processus de recherche systématique qui commence par le niveau supérieur de la pyramide de connaissance et descend jusqu'à ce qu'une réponse fiable soit trouvée.

  1. Le processus commence par la recherche dans le niveau Ontologie, qui est le plus précis.
  2. Si aucune réponse n'est trouvée, la recherche continue vers le niveau Graphes de Connaissance.
  3. Enfin, si la réponse est toujours indisponible, la recherche explorera le niveau de texte brut.

Ainsi, PolyRAG met l'accent sur la recherche des réponses les plus précises en premier, réduisant le bruit souvent trouvé dans les niveaux inférieurs.

Techniques Inter-Niveaux

Pour rendre la pyramide de connaissance efficace, on utilise des techniques inter-niveaux qui améliorent la couverture des connaissances et permettent des mises à jour dynamiques des infos dans les ontologies et les Graphes de connaissances. Ces méthodes aident à minimiser les informations redondantes et à maintenir une base de connaissances compacte.

Complétion des Connaissances

Un des défis qu'on a abordés est la nature incomplète des niveaux, en particulier le niveau Ontologie, qui peut manquer de concepts importants. On vise à combler ces lacunes en identifiant des infos vitales des niveaux inférieurs et en les intégrant dans les niveaux supérieurs.

Condensation des Connaissances

En parallèle de la complétion des connaissances dans les niveaux, on se concentre aussi sur leur condensation. Cela signifie qu'on affine les infos des niveaux inférieurs pour réduire la redondance et améliorer la clarté. En condensant les connaissances, on facilite la tâche des modèles de recherche pour fournir des réponses exactes.

Référentiels Spécifiques au Domaine

Pour valider notre approche, on a créé deux référentiels pour la recherche de connaissances spécialisées :

  1. Domaine Académique : Ce référentiel inclut des données complètes sur les membres du corps professoral, les cours et d'autres ressources dans un cadre universitaire.
  2. Domaine Financier : Ce référentiel étend un ensemble de données existant en le restructurant pour s'adapter à notre concept de pyramide de connaissances, ce qui nous permet d'appliquer nos méthodes efficacement.

Les deux référentiels sont conçus pour défier les modèles, s'assurant qu'ils peuvent répondre avec précision à des questions complexes.

Travaux Connus

Le paysage des modèles de langage et des méthodes de recherche d'infos a connu des avancées significatives. Beaucoup de systèmes existants, y compris des modèles spécialisés pour divers domaines, ont souvent du mal avec des tâches de connaissances générales. Cela a conduit à l'exploration de techniques comme le Supervised Fine-Tuning (SFT) pour affiner les modèles pour des tâches spécifiques.

Cependant, le SFT peut entraîner une perte de connaissances générales, une situation qu'on essaie d'éviter. Notre approche tire parti de la génération augmentée par récupération (RAG), qui améliore la recherche d'infos en utilisant des bases de connaissances existantes pour améliorer l'exactitude des modèles de langage.

L'Importance des Ontologies et des Graphes de Connaissance

Les ontologies et les graphes de connaissance ont été sous-utilisés dans les méthodes de recherche traditionnelles. Cependant, ils détiennent des infos structurées précieuses qui peuvent grandement améliorer les processus de recherche, surtout dans des tâches spécifiques au domaine.

Le Rôle des Ontologies

Les ontologies sont des systèmes hautement organisés qui définissent clairement les relations et les propriétés, ce qui les rend très précises. Les intégrer dans les processus de recherche aide à cibler les infos exactes que les utilisateurs cherchent.

L'Utilité des Graphes de Connaissance

De l'autre côté, les graphes de connaissance fournissent un riche contexte qui peut améliorer la compréhension en montrant comment différentes infos se relient entre elles. Ils aident à offrir une vue plus large tout en maintenant un certain niveau de précision.

Construction de la Pyramide de Connaissance

Construire la pyramide de connaissance implique plusieurs étapes :

  1. Création du Niveau Ontologie : La première étape inclut la définition du schéma et des instances dans le niveau Ontologie. Ce processus peut prendre du temps, donc on peut commencer avec un schéma de base issu d'ontologies générales et ensuite le peaufiner.

  2. Construction du Niveau Graphes de Connaissance : Ensuite, on extrait des informations à partir du texte brut pour créer des triples significatifs qui représentent des faits et des relations. Cela aide à construire un graphe de connaissance robuste qui peut être utilisé avec l'Ontologie.

  3. Niveau de Texte Brut : Enfin, on compile des infos non structurées, qui peuvent être bénéfiques pour un contexte plus large mais qui peuvent avoir besoin d'être filtrées pour le bruit et l'irrélevance.

Stratégie de Recherche Multi-Niveaux

Le processus de recherche dans PolyRAG est simple et suit une approche descendante :

  1. Commence par le niveau Ontologie, en utilisant des requêtes précises.
  2. Si aucun résultat n'est trouvé, passe au niveau des Graphes de Connaissance, qui peut fournir des réponses plus larges.
  3. Enfin, explore le niveau de texte brut pour un contexte supplémentaire.

Cette approche systématique garantit que la recherche est efficace tout en maximisant la précision.

Recherche au Niveau Ontologie

À ce niveau, on peut utiliser des langages de requête formels, comme SparQL, pour extraire des infos spécifiques. Cette recherche structurée permet d'obtenir des résultats précis quand les requêtes sont bien formulées.

Recherche au Niveau Graphes de Connaissance

Pour le niveau Graphes de Connaissance, on utilise une approche de recherche centrée sur des triplets plutôt que sur des morceaux de texte. Une fois les triplets récupérés, on évalue s'ils répondent adéquatement à la question posée.

Tests de Performance

Nos expériences impliquent de tester l'approche PolyRAG contre des méthodes d'état de l'art existantes à travers les deux référentiels. On compare la performance sur la base de métriques comme la Précision, le Rappel et le score F1.

Configuration Expérimentale

Le référentiel académique consiste en des questions complexes conçues pour défier les modèles de recherche. On a également utilisé des ensembles de données largement reconnus dans la finance pour garantir la robustesse de notre évaluation.

Métriques d'Évaluation

Pour mesurer l'efficacité de PolyRAG, on utilise plusieurs métriques :

  1. Précision : Combien des réponses récupérées sont correctes.
  2. Rappel : Combien des réponses pertinentes ont été récupérées avec succès.
  3. Score F1 : Un équilibre entre Précision et Rappel démontrant l'exactitude globale.
  4. Score BLEU : Utilisé pour des questions ouvertes pour évaluer la similarité de texte.
  5. Taux de Réussite : Mesure à quelle fréquence les bonnes réponses apparaissent dans les résultats récupérés.

Résultats et Discussion

Les résultats de nos expériences montrent que PolyRAG surpasse constamment d'autres méthodes d'état de l'art à travers divers référentiels. Notamment, il fournit un meilleur équilibre entre précision et rappel.

Influence des Niveaux de Connaissance

Nos découvertes indiquent que le niveau Ontologie améliore considérablement la précision, surtout lorsqu'il est combiné avec d'autres niveaux. Le niveau Graphes de Connaissance contribue également à maintenir un équilibre entre précision et rappel.

Impact de la Complétion et de la Condensation des Connaissances

En appliquant des techniques de complétion et de condensation des connaissances, on a observé des améliorations marquées des performances de recherche. Avec la méthode de complétion, les requêtes résolues au niveau Ontologie ont augmenté, tandis que la condensation a conduit à une meilleure clarté dans les niveaux inférieurs.

Conclusion

Cette recherche présente une méthode innovante pour la recherche d'infos spécifiques au domaine. Le cadre PolyRAG combine efficacement des infos structurées et non structurées pour générer des réponses précises, établissant un nouveau standard dans les systèmes de question-réponse. Bien que notre approche démontre des avantages significatifs, une exploration supplémentaire est nécessaire pour affiner les processus de requête et améliorer l'adhérence des modèles à la syntaxe de requête formelle.

Travaux Futurs

Les efforts futurs se concentreront sur l'amélioration de l'intégration des ontologies et des graphes de connaissance dans les systèmes de recherche. L'expansion des référentiels et le perfectionnement des processus de requête aideront à améliorer l'efficacité globale de PolyRAG. De plus, traiter les limitations potentielles dans la formulation des requêtes sera crucial pour atteindre une plus grande précision dans les résultats.

Considérations Éthiques

Tout au long de cette étude, des considérations éthiques ont été prises en compte. Le travail consistait principalement à tirer parti des ensembles de données existants et à créer deux nouveaux référentiels sans enfreindre de droits ou nécessiter la participation directe des humains. En faisant cette recherche, la transparence et le respect de la propriété intellectuelle ont été prioritaires.

Source originale

Titre: Multi-Level Querying using A Knowledge Pyramid

Résumé: This paper addresses the need for improved precision in existing Retrieval-Augmented Generation (RAG) methods that primarily focus on enhancing recall. We propose a multi-layer knowledge pyramid approach within the RAG framework to achieve a better balance between precision and recall. The knowledge pyramid consists of three layers: Ontologies, Knowledge Graphs (KGs), and chunk-based raw text. We employ cross-layer augmentation techniques for comprehensive knowledge coverage and dynamic updates of the Ontology schema and instances. To ensure compactness, we utilize cross-layer filtering methods for knowledge condensation in KGs. Our approach, named PolyRAG, follows a waterfall model for retrieval, starting from the top of the pyramid and progressing down until a confident answer is obtained. We introduce two benchmarks for domain-specific knowledge retrieval, one in the academic domain and the other in the financial domain. The effectiveness of the methods has been validated through comprehensive experiments by outperforming 19 SOTA methods. An encouraging observation is that the proposed method has augmented the GPT-4, providing 395\% F1 gain by improving its performance from 0.1636 to 0.8109.

Auteurs: Rubing Chen, Xulu Zhang, Jiaxin Wu, Wenqi Fan, Xiao-Yong Wei, Qing Li

Dernière mise à jour: 2024-08-05 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.21276

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.21276

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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