メタ認知をRAGに応用し、回答の品質がいまいちだとLLMが認識した際に検索を繰り返すアプローチの有効性が検証されました。 実験の結果、通常のRAGよりも大幅に精度が高い回答が一貫して得られると述べられています。今回の条件下では5回反復した時に最高精度になったとのことです。 参照論文情報 タイトル：Metacognitive Retrieval-Augmented Large Language Models URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.11626 機関：Renmin University, Beijing Academy of Artifici…