詳細かつ包括的な検索手法:MindSearchの紹介

タイトル

MindSearch 思·索: Mimicking Human Minds Elicits Deep AI Searcher

リンク

https://arxiv.org/pdf/2407.20183

ひとこと要約

情報検索の新たなフレームワークとしてMindSearchを提案。Perplexity.aiやChatGPTよりもより詳細で包括的な回答を生成可能。

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メモ

MindSearch

• 基本概念

  • 大きな問題を小さな部分に分けて、それぞれを解決し、最後に全体をまとめる、というアプローチ

  • WebPlannerとWebSearchで構成

• WebPlanner

  • 大きな問題を小さな問題に分割

  • それぞれの小さな問題をどの順番で解決するか計画

  • 問題解決の過程を「グラフ」として表現(グラフの各「点」は1つの小さな問題や検索タスク)

• WebSearcher

  • 実際に情報を探索

  • 見つけた情報を要約して、WebPlannerへ伝達

  • WebSearcherは並列実行可能

結果

• オープンQA(事前に答えが用意されていない、実世界の複雑な質問に対する回答)

  • ヒトの専門家の評価より、MindSearchは深さ(Depth)、広さ(Breadth)の面でPerplexity.ai（Pro版）、ChatGPT（検索プラグイン付き）を上回った

• クローズドセットQA(答えが既知の質問に対する回答)

  • Bamboogle, Musique, HotpotQAにおいて、検索なしとReActに比べてMindSeachを用いた方が正解率が高かった