脱文脈化に基づくRAGのマルチホップQAへの適用

本研究では，マルチホップQAタスクに対し，文書の脱文脈化と文脈補完質問文の事前生成を組み合わせた新たなRAGフレームワーク「DeconRAG」を提案する．3種類のマルチホップQAデータセットで実験を行い，DeconRAGは従来のNaiveRAGや質問分解のみを用いた手法よりも高い精度を示した．また，多段推論型RAG手法であるChainRAGと比較しても，DeconRAGは2種類のデータセットで上回りつつ，推論効率にも優れることが確認された．