話者の理解度を考慮したRAGによる応答システムの提案

カテゴリ：部門大会

論文No：PS10-5

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：A Proposal of a RAG-Based Response System Considering Speaker Comprehension

著者名：安海 夕愛（日本大学）,佐藤 駿一（日本大学）,福田 卓海（日本大学）,高橋 聖（日本大学）

著者名(英語)： Yume Azumi (Nihon University),Shunichi Sato (Nihon University),Takumi Fukuda (Nihon University),Sei Takahashi (Nihon University)

キーワード：RAG,LLM,ベクトル検索,応答生成,Retrieval-Augmented Generation,Large Language Model,Vector Search,Response Generation

要約(日本語)：近年，大規模言語モデル（LLM）の発展により，対話型システムの精度や柔軟性が飛躍的に向上している．特にRAG技術を活用することで，LLMは外部知識を参照しながら正確かつ信頼性の高い情報提供が可能となっている．一方で従来のLLMベースのシステムは，ユーザの理解度を動的に推定せず固定的な応答を生成することが多く，質問者が要求しているレベルの情報提供が難しいという課題があり，ユーザの理解促進を妨げる要因となり得る．本研究では，ユーザの発話内容から理解度を推定し，その結果に基づき応答生成を動的に調整するRAGシステムの構築を提案する．ユーザの発話特性をベクトル化，理解度を分類・評価するプロセスを設計し，異なる理解度レベルに応じた応答生成方針を設定する．これにより，質問者のレベルに合わせた応答が可能となり，ユーザの理解促進を図ることを目的とする．

本誌掲載ページ：1720-1722p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：355Kバイト