日本語RAG検索における省略由来の曖昧クエリ検知

大規模言語モデル（LLM）を検索器と組み合わせるRAGは，外部知識に基づく回答生成を可能にし，出典提示や更新容易性の観点からも有用である[1]．一方で，RAGの精度は「入力クエリが意図する情報を検索で取り出せるか」に強く依存する．実運用の対話では，ユーザが前提を省略したまま質問することが多く，その結果，複数の合理的解釈が成立する曖昧クエリが入力されうる．曖昧さには複数の型があり，例えばMIRAGEは曖昧さをSyntactic/Semantic/Generalに分類し，指示語や省略を含む構文的曖昧さなどを整理している[2]．本研究では特に，日本語の省略に起因して検索時に情報が不足し，検索結果が分散しやすい状況に着目する．IshizukiらはBCCWJから省略可否データセットを構築し，名詞句の省略率が主格46.2%，対格22.7%，与格27.6%に達することを報告している[3]．この性質は，ユーザが「誰が／何を／どこで／いつ」といった要素を省略した質問を作りやすいことを示唆する．RAGの生成器に曖昧な検索結果を与えると，根拠の混在による回答の不安定化やハルシネーション誘発につながる可能性がある．したがって，検索時点でクエリの曖昧さを検知し，不足情報の補完や確認質問（clariﬁcation）へ誘導できれば，RAG全体の精度向上が期待できる．本稿の貢献は以下である．1.日本語QAデータに対し，省略による曖昧化が密ベクトル検索のRecallを大きく低下させることを定量的に示す．