LostintheFiles：長コンテキストLLMによる複数専門文書からの網羅的情報抽出とその限界

RAGは外部知識の参照において有効であるが，文書群全体からの網羅的な情報抽出においては構造的な課題を抱えている．本研究では，RAGの代替アプローチとして，長コンテキスト対応マルチモーダルLLMへのPDF直接入力に着目し，その情報抽出の網羅性を体系的に評価した．複数モデルを用いた比較実験の結果，単一文書では高い抽出精度を示す一方，複数文書の同時処理においては情報の欠落や混同が生じやすくなること，およびPDFの構造的理解においてモデルごとの特性が顕著に現れることが明らかになった．