本論文では，大量かつ複雑な構造を持ったPDF文書を扱う際に，Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)の利用において，OCRライブラリsurya1）を利用したチャンキング手法を提案する。suryaを用いてタイトルや表を自動判定し，それぞれの構造に応じた処理を適用することで精度の向上を目指す．学内事務手続きPDFを用いたRAGによる質問応答実験では，単純なテキスト分割と比べてBLEUおよびROUGE各種指標で高い性能を示した．その際特に表領域の処理の効果が確認された．

現代において，解説書やマニュアルなどの複雑な資料を理解することは，多大な労力を要する．これは，大規模なプロジェクトや財務資料の積み上げなど，機械的に解釈するのが難しい場面では特に明確である．これを解決する為の手段として，Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)は有力な選択肢である[1]．RAGは資料をベースに，意味のある回答を生成することが可能であり，複雑な資料の理解を支援することが期待される．文書内に対してLLMを利用したRAGによる質問応答が研究されており[2]，RAGの性能向上には，vector検索をベースにさまざまな改善の手段がある．例えば，chunkの作成，メタデータの利用，ranking，LLMのプロンプトの改善，クエリ拡張などの手法が挙げられる．本論文では，chunkの作成方法に注目する．1）https://github.com/VikParuchuri/surya表や段落などのどういう構成かがデータの中に書いてある場合，文書内の表や段落それぞれに対して処理を適用することが言われている[3]．しかしながら本稿での実験で扱うような，段落構造としてのメタデータが存在しないためPDFデータでは利用することが出来ない．そこでOCRライブラリであるsuryaを使用し，レイアウトを判断することで，表と文本とでchunkの作成方法を変えたところ，学内の事務手続きPDFに関する検索で本文に関する質問についてはBLEUスコアで約0.03ポイント，表に関する質問についてはBLEUスコアで約0.12ポイントの上昇が見られたので報告する．