講演情報
[B-6-53]知識グラフを用いた技術文書RAG精度向上のための前処理
〇藤原 貴之1、井上 寛規1 (1. NTT株式会社)
キーワード：
大規模言語モデル、検索拡張生成、知識グラフ
ネットワーク関連システムの高度化・大規模化に伴い，仕様書をはじめとする技術文書は膨大となっている．これらの文書を十分に理解することは，特に新たに業務に参画した技術者にとって大きな負担となっており，「知りたい箇所を対話的に教えてほしい」というニーズは高い．Retrieval-Augmented Generation（RAG）は，文書検索と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせることで，文書内容に基づいた質問応答を可能とする技術であり，社内文書の理解支援への応用が期待される．本検討では，ネットワーク関連の社内技術文書を対象とし，文書内容を把握したい利用者向けの問合せシステム基盤の実現を目指し，RAG精度向上のための前処理手法を検討する．