構造化知識RAG・文書ベースRAGを段階的に利用したマルチホップQAに対するLLMの精度向上

大規模言語モデル（LLM）のハルシネーション（事実と矛盾する情報生成の課題）に対し，構造化・非構造化知識源を用いたRetrieval-AugmentedGeneration（RAG）の比較分析を行う．マルチホップQAデータセットを用いて，構造化知識ベース，文書ベースのRAGおよびLLMのみによる回答を段階的に組み合わせる手法により，各知識源の特性を活かした回答生成の有効性を実証する．