本論文では、表形式データ向けのRAG(Retrieval-Augmentation Generation)アプリケーションのための新しい手法「Tabular Embedding Model (TEM)」を提案している。
主な内容は以下の通り:
従来の埋め込みモデルは主に文章データを対象としているため、表形式データの分析には適していない。TEM は表形式データ向けに微調整された軽量な埋め込みモデルを提案する。
RAGパイプラインにデータ分析エージェントを統合することで、RAGプロセスの効率を高めている。エージェントが必要な表形式データのみを取得し分析を行うため、スケーラビリティが向上する。
金融市場データを対象とした半自動的なデータ生成プロセスを開発し、TEM の微調整に活用した。
新語埋め込みの初期化と多重ネガティブランキング損失関数を用いた微調整手法により、TEM は既存の最先端埋め込みモデルを大幅に上回る性能を発揮した。
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by Sujit Khanna... kl. arxiv.org 05-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.01585.pdfDybere Forespørgsler