LLMによる動的属性タグ生成に基づくヘルプデスク情報の構造化検索

コールセンターやヘルプデスク業務における情報検索では，顧客の状況やデバイス環境など，文脈に依存した多岐にわたる属性情報を正確に考慮する必要がある．しかし，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）において，こうしたドメイン固有の厳密な属性を含む検索は，従来のベクトル類似度のみでは精度確保が困難である．本研究では，LLMを用いてテキストを動的に構造化し，属性タグに基づく検索を行う手法を提案する．また，本手法の評価基盤として，複雑な属性情報を含む擬似的なコールセンターログデータセットを構築した．本手法は，クエリから抽出した属性タグをデータベース側の構造化タグと照合することで，高精度なドキュメント特定を実現する．実験の結果，提案手法はHit@1においてベースラインを大幅に上回る精度を達成し，その有効性を示した．