AgenticRAGに向けた知識グラフに基づく日本語マルチホップQAデータセットの自動合成

本研究では，KGを基盤とした，AgenticRAG向けの日本語マルチホップQAデータセットの自動合成手法を提案する．本手法は，Wikidataから抽出した推論パスに基づいて根拠となる文章をコーパスに合成・注入することで，推論過程の論理的整合性と回答根拠の確実性を保証しつつ，LLMを用いた多様な質問生成を実現する．評価実験では，AgenticRAGがVanillaRAGを上回る精度を示し，単一検索では解決できない多段階推論の評価に本データセットが有効であることが示唆された．研究コミュニティへの貢献として，本研究で構築したデータセットおよびプロンプトは公開予定である．