文書のチャンクに基づく知識グラフを活用したRAG

大規模言語モデルで外部知識を活用する上でRetrieval-AugmentedGeneration(RAG)が注目を集めており，RAGの各モジュールごとに拡張手法が開発されている．検索モジュールでは埋め込みベクトルに基づく類似度検索手法の開発が主流となっているが，ユーザの質問に答える上で必要な情報は必ずしも質問に類似しない．本研究では，外部文書のチャンクのメタデータやチャンク間の意味的関係を抽出することで知識グラフを構築し，ベクトル類似度検索と組み合わせたハイブリッドなRAG手法を提案する．実験の結果，ベースラインと比較して回答の忠実性とコンテキストの関連性の向上を確認した．