RAGを複雑な質問に強くする手法「CoA」について

本記事では、「Chain-of-Abstraction (CoA) Reasoning」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは普段の業務で、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、最近聞くようになった「Chain-of-Abstraction (CoA) Reasoning」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー LLMが外部ツールを使って回答を生成するときの、回答精度を高める手法についての論文です。Metaの研究者らによって2024年1月に提案されました。「Chain-of-Abstraction (CoA)」という手法を使うメリットは、RAGに応用することで

[isrc]

CoAでは、ユーザーからの質問を複数の問題に分解し、複数回のドキュメント検索を行った上で総合的な回答を生成できます。それだけでなく、類似手法のCoTと違い、回答時間が短くて済むのが特徴です。

[misshiki]

と“CoAでは、問題（ユーザーからの質問）を複数の問題に分解し、複数回のドキュメント検索を行った上で総合的な回答を生成。類似手法の「Chain-of-Thought (CoT)」と違い、回答時間が短くて済むのが特徴。”

[h_taiji]

使う

[T-norf]

RAGの性能を上げる手法は、LLM活用のキモになるパターンが多そうで、網羅したいなぁ。なかなかじっくり読む時間が取れない

[kagehiens]

お、なんか去年の最初ごろ考えてたフローに似てる。結構一般的になってきているのかな。

[igrep]

"CoAでは、問題（ユーザーからの質問）を複数の問題に分解し、複数回のドキュメント検索を行った上で総合的な回答を生成できます。それだけでなく、類似手法の「Chain-of-Thought (CoT)」[2]と違い、回答時間が短くて済む"