OCRを利用したRAGにおけるPDF文書内のタイトルや表の利用

現代において，解説書やマニュアルなどの複雑な資料を理解することは，多大な労力を要する．これは，大規模なプロジェクトや財務資料の積み上げなど，機械的に解釈するのが難しい場面では特に明確である．これを解決する為の手段として，Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)は有力な選択肢である[1]．RAGは資料をベースに，意味のある回答を生成することが可能であり，複雑な資料の理解を支援することが期待される．文書内に対してLLMを利用したRAGによる質問応答が研究されており[2]，RAGの性能向上には，vector検索をベースにさまざまな改善の手段がある．例えば，chunkの作成，メタデータの利用，ranking，LLMのプロンプトの改善，クエリ拡張などの手法が挙げられる．本論文では，chunkの作成方法に注目する．1）https://github.com/VikParuchuri/surya表や段落などのどういう構成かがデータの中に書いてある場合，文書内の表や段落それぞれに対して処理を適用することが言われている[3]．しかしながら本稿での実験で扱うような，段落構造としてのメタデータが存在しないためPDFデータでは利用することが出来ない．そこでOCRライブラリであるsuryaを使用し，レイアウトを判断することで，表と文本とでchunkの作成方法を変えたところ，学内の事務手続きPDFに関する検索で本文に関する質問についてはBLEUスコアで約0.03ポイント，表に関する質問についてはBLEUスコアで約0.12ポイントの上昇が見られたので報告する．