Comparative Analysis of Retrieval Systems in the Real World

要約

この研究論文では、情報検索と自然言語処理の分野において、高度な言語モデルを検索システムと統合するための包括的な分析を行う。その目的は、様々な最先端の手法を、精度と効率の観点から評価し、比較することである。分析では、GPT-4によるAzure Cognitive Search Retriever、PineconeのCanopyフレームワーク、Pineconeと異なる言語モデル（OpenAI、Cohere）によるLangchain、Weaviate Vector Storeのハイブリッド検索によるLlamaIndex、Cloud VertexAI-Search上でのGoogleのRAG実装、Amazon SageMakerのRAG、KG-FID Retrievalと呼ばれる新しいアプローチなど、さまざまな技術の組み合わせを調査している。この分析の動機は、様々なドメインにおいて、ロバストで応答性の高い質問応答システムに対する要求が高まっていることに起因する。RobustQAメトリックは、質問の多様な言い換えの下でこれらのシステムの性能を評価するために使用される。本レポートは、各手法の長所と短所に関する洞察を提供することで、AI主導の検索システムの展開と開発において、情報に基づいた意思決定を促進することを目的としている。

要約(オリジナル)

This research paper presents a comprehensive analysis of integrating advanced language models with search and retrieval systems in the fields of information retrieval and natural language processing. The objective is to evaluate and compare various state-of-the-art methods based on their performance in terms of accuracy and efficiency. The analysis explores different combinations of technologies, including Azure Cognitive Search Retriever with GPT-4, Pinecone’s Canopy framework, Langchain with Pinecone and different language models (OpenAI, Cohere), LlamaIndex with Weaviate Vector Store’s hybrid search, Google’s RAG implementation on Cloud VertexAI-Search, Amazon SageMaker’s RAG, and a novel approach called KG-FID Retrieval. The motivation for this analysis arises from the increasing demand for robust and responsive question-answering systems in various domains. The RobustQA metric is used to evaluate the performance of these systems under diverse paraphrasing of questions. The report aims to provide insights into the strengths and weaknesses of each method, facilitating informed decisions in the deployment and development of AI-driven search and retrieval systems.

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