時間とともに変化する未整理な外部知識の継続的な整理と長文コンテキストRAGへの活用

本研究では，外部知識をタイムスタンプ付き命題の集合として表現し，命題間の時間的更新関係や矛盾関係，根拠関係を明示的に構造化するRAGフレームワーク，Temporally-structuredPropositionRelationsRAG（TPR-RAG）を提案する．TPR-RAGは，質問に応じて関連命題とその関係構造を検索し，LLMが時間的妥当性や情報の信頼性を考慮して推論できる構造化コンテキストを生成する．実験により，TPR-RAGは従来のチャンクベースおよび命題ベースのRAG手法と比べて，頑健性と精度の両面で一貫した性能向上を示すことを確認した．