ARM: Улучшение ответов на вопросы в открытой области с помощью структурированного поиска и эффективного согласования данных

ARM: Улучшение ответов на открытые вопросы с помощью структурированного поиска и эффективного согласования данных

Проблема поиска информации

Ответы на открытые вопросы в реальных условиях часто затруднены из-за разброса информации по разным источникам, таким как текст, базы данных и изображения. Традиционные методы поиска не учитывают, как структурированы данные, что приводит к неэффективным результатам.

Решение ARM

ARM – это метод поиска на основе LLM, который улучшает ответы на сложные вопросы, выстраивая запросы в соответствии со структурой доступных данных. В отличие от обычных подходов, ARM изучает связи между объектами данных, обеспечивая возможность одновременного поиска всей необходимой информации.

Доказанная эффективность

ARM показал лучшие результаты по сравнению со стандартными методами, достигая до 5.2 и 15.9 пунктов более высокой точности выполнения на наборе данных Bird, а также до 5.5 и 19.3 пункта на OTT-QA.

Как это работает

Архитектура ARM сочетает в себе поиск и рассуждения в едином процессе, оптимизируя его с помощью поиска по лучам. Это позволяет LLM динамически извлекать релевантные данные, используя структурированные данные и самопроверку для обеспечения логической последовательности.

Ключевые компоненты

Согласование информации: Извлечение ключевых терминов и поиск объектов.
Согласование структуры: Оптимизация объектов для обеспечения логической связности.
Самопроверка: Валидация и интеграция выбранных объектов в структурируемый процесс рассуждений.

Выводы

Эффективные ответы на открытые вопросы требуют понимания доступных объектов данных и их организации. Метод ARM позволяет выявлять и навигировать по релевантным объектам, даже если они не упоминаются в вопросе. Результаты экспериментов показывают, что ARM превосходит другие методы по точности поиска и эффективности, снижая количество вызовов LLM.