論文の概要: Mitigating the Privacy Issues in Retrieval-Augmented Generation (RAG) via Pure Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14773v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 22:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 15:22:05.741796
• Title: Mitigating the Privacy Issues in Retrieval-Augmented Generation (RAG) via Pure Synthetic Data
• Title（参考訳）: 純合成データを用いた検索拡張世代(RAG)のプライバシ問題
• Authors: Shenglai Zeng, Jiankun Zhang, Pengfei He, Jie Ren, Tianqi Zheng, Hanqing Lu, Han Xu, Hui Liu, Yue Xing, Jiliang Tang,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部知識ソースから取得した関連情報を統合することにより、言語モデルの出力を強化する。 RAGシステムは、プライベートデータを取得する際に深刻なプライバシーリスクに直面する可能性がある。 検索データに対するプライバシー保護の代替として,合成データを用いる方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.41288763521186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) enhances the outputs of language models by integrating relevant information retrieved from external knowledge sources. However, when the retrieval process involves private data, RAG systems may face severe privacy risks, potentially leading to the leakage of sensitive information. To address this issue, we propose using synthetic data as a privacy-preserving alternative for the retrieval data. We propose SAGE, a novel two-stage synthetic data generation paradigm. In the stage-1, we employ an attribute-based extraction and generation approach to preserve key contextual information from the original data. In the stage-2, we further enhance the privacy properties of the synthetic data through an agent-based iterative refinement process. Extensive experiments demonstrate that using our synthetic data as the retrieval context achieves comparable performance to using the original data while substantially reducing privacy risks. Our work takes the first step towards investigating the possibility of generating high-utility and privacy-preserving synthetic data for RAG, opening up new opportunities for the safe application of RAG systems in various domains.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部知識ソースから取得した関連情報を統合することにより、言語モデルの出力を強化する。 しかし、検索プロセスがプライベートデータを含む場合、RAGシステムは深刻なプライバシーリスクに直面し、機密情報の漏洩につながる可能性がある。 この問題に対処するために,検索データのプライバシ保存代替として合成データを用いることを提案する。 本稿では,新たな2段階合成データ生成パラダイムであるSAGEを提案する。 ステージ1では,属性に基づく抽出・生成手法を用いて,重要なコンテキスト情報を元のデータから保存する。 ステージ2では,エージェントベースの反復精製プロセスにより,合成データのプライバシー特性をさらに向上する。 総合的な実験により、我々の合成データを検索コンテキストとして使用することで、元のデータと同等の性能を達成し、プライバシーリスクを著しく低減することを示した。 本研究は,RAGのための高ユーティリティ・プライバシ保護型合成データ生成の可能性を検討するための第一歩として,RAGシステムの安全適用に向けた新たな機会を各領域に開放する。

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