故障解析における事前学習済みSentence-DeBERTaによる拡張ナレッジグラフとクエリ分解を用いたGraphRAG

昨今自動車業界において,経験のあるエンジニアから若いエンジニアへの故障解析の知識継承の必要性が高まっている.少子高齢化及びCASEに代表される新技術の台頭のために,若手技術者の対応する故障解析が広範囲かつ高い専門性が求められるようになっている事が理由に挙げられる.一般に自動車は複数の部品で構成されており,一つの部品の故障が他の部品の故障にも連鎖する可能性があるため,故障解析は複雑である.部品の関連性の理解等は故障原因を特定するうえで重要となるが,これらは主に経験によって得られる知識となっているため,故障解析の継承に課題感を持つ人は多いとされる[1].トラックメーカーは故障の不具合対応文書を故障が起きた際に発行しており,文書にある知識の共有による知識継承を目指している.文書には,メーカーの販売会社に来る故障車の故障状態・修理方法などが記載されているが,非構造的で人間にとってデータ量も多いため,理解が難しい.原ら(2022)は,これら不具合対応文書に対して構文解析を施し,故障BOMと呼ばれるナレッジグラフ(KG)を構築した[2].KGは意味的な関係性や構造的な情報を格納することができるため,多くの領域の問題解決策として用いられており[3],自動車業界も例外ではない.故障BOMには,主に部品やシステムの関係性や状態遷移が記述されており,ノードについては人手でラベル付けがされている.しかしながら,故障BOMの理解には図1のように前提となる知識が要求されることに加え,エッジが因果関係,弱因果関係,状態関係,階層関係といった抽象的な概念でしか記述されておらず,本来存在していた情報が欠落しているという状況となっているため,若手エンジニアにとっては未だに理解しがたい状態となっている.そのため,故障BOMのアップデート及び,それを用いたアプリケーションが必要であると考える.ChatGPT[4]に代表される大規模言語モデル(LLM).は非常に高い性能を誇っており,対話能力はもちろんのこと,複雑なタスクも遂行可能[5]なため,企業における知識マネジメントにも活用が期待される.一方で,学習データに含まれていない知識・情報について正しい情報を生成することは困難で,現時点でLLMの学習は大量のコストが要求されるため,多くの企業にとっては未だに現実的な手段とは言えない.そのため,質問回答システムのアプローチの一つであるRAG(Retrieval-AugmentedGeneration)に注目が集まっている.RAGはユーザーからの質問(ユーザークエリ)を元に,外部のデータソースから関連する関連する情報を検索して抽出し,得られた情報を元にLLMが回答を生成する[6].データソースには,主に文書のベクトルデータベースが用いられるが,正確性の高さ及びハルシネーションの抑制という観点から,直近ではKGを用いたGraphRAG[6]の注目度が急速に高まっている.しかしながら多くのGraphRAGの研究は,既に構築された大規模なオープンドメインのKGを用いる,もしくはKGの構築からLLMが実行する(MicrosoftによるGraphRAG[7])場合が多い一方で,企業独自,特に製造業のデータ及びKGを用いた研究は少なく,実際に企業内で展開していくうえでどのような処理や工夫が必要かは不透明なのが現状である.本研究では,既存のKGをLLMと継続事前学習させたSentence-DeBERTaで拡張をし,そのKGとクエリ分解を用いたEdgeGraphRAGを提案する.