ITERKEY:LLMを用いた反復的キーワード生成による検索拡張生成の最適化

本論文では，LLMを活用し，疎検索を用いた検索拡張生成（RAG）を最適化する，反復的キーワード生成手法IterKeyを提案する．IterKeyは，キーワード生成，回答生成，回答検証の3つの構成から成り，すべてLLMによって実行し，RAGの処理全体の最適化を目指す．この手法により，質問応答タスクにおいて，検索なしの手法やBM25を用いたRAGと比較して精度が5％から20％向上し，密検索モデルを用いたRAGや先行研究と同等の性能を達成した．IterKeyは，価値あるキーワードを生成しながら，解釈可能性を維持し，LLMによる反復的なキーワード洗練と自己検証を通じてRAG全体を最適化する可能性を示す新たな疎検索手法である．