製造業で取り扱う実データを対象としたRAGの改善

企業における大規模言語モデルの活用が進む中、社内固有の知識を大規模言語モデルと結び付けるRetrievalAugmentedGeneration（RAG）は重要な技術である。多くの企業でRAGの改善が試みられているが、製造業でRAGを活用する場合、使用されるドキュメント群の特殊性から、一般的なデータセットで検証されたRAG改善手法が常に効果を発揮するとは限らない。本研究では、RAGの性能を改善するとされる要素（①テキストの正規化、②ハイブリッド検索、③リランキング、④検索ワードの拡張）について、製造業の設計現場で扱われるドキュメント群に対して、どの要素が効果的であるかを調査した。その結果、テキスト正規化、ハイブリッド検索、リランキングが検索性能向上に寄与した一方、検索ワードの拡張は検索性能向上に寄与しなかった。