論文の概要: Leveraging Graph-RAG and Prompt Engineering to Enhance LLM-Based Automated Requirement Traceability and Compliance Checks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08593v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 18:11:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 23:20:26.778651
• Title: Leveraging Graph-RAG and Prompt Engineering to Enhance LLM-Based Automated Requirement Traceability and Compliance Checks
• Title（参考訳）: グラフRAGとプロンプトエンジニアリングを活用してLCMに基づく自動要求トレーサビリティとコンプライアンスチェックを実現する
• Authors: Arsalan Masoudifard, Mohammad Mowlavi Sorond, Moein Madadi, Mohammad Sabokrou, Elahe Habibi,
• Abstract要約: 本研究は,頑健なグラフ-RAGフレームワークを,思考の連鎖や思考の樹木といった先進的な技術と統合することにより,性能を著しく向上させることを実証する。 さまざまなコンテキストにまたがって実装するのはコストが高く、複雑で、特定のシナリオに慎重に適応する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.354305051472735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ensuring that Software Requirements Specifications (SRS) align with higher-level organizational or national requirements is vital, particularly in regulated environments such as finance and aerospace. In these domains, maintaining consistency, adhering to regulatory frameworks, minimizing errors, and meeting critical expectations are essential for the reliable functioning of systems. The widespread adoption of large language models (LLMs) highlights their immense potential, yet there remains considerable scope for improvement in retrieving relevant information and enhancing reasoning capabilities. This study demonstrates that integrating a robust Graph-RAG framework with advanced prompt engineering techniques, such as Chain of Thought and Tree of Thought, can significantly enhance performance. Compared to baseline RAG methods and simple prompting strategies, this approach delivers more accurate and context-aware results. While this method demonstrates significant improvements in performance, it comes with challenges. It is both costly and more complex to implement across diverse contexts, requiring careful adaptation to specific scenarios. Additionally, its effectiveness heavily relies on having complete and accurate input data, which may not always be readily available, posing further limitations to its scalability and practicality.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア要件仕様(SRS)が、特に金融や航空宇宙といった規制された環境において、より高いレベルの組織的あるいは国家的要求と整合することを保証することが不可欠です。 これらのドメインでは、一貫性の維持、規制フレームワークの遵守、エラーの最小化、システムの信頼性の高い機能に重要な期待事項を満たすことが不可欠です。 大きな言語モデル(LLM)が広く採用されていることは、その大きな可能性を浮き彫りにしている。 本研究は,頑健なグラフ-RAGフレームワークを,思考の連鎖や思考の樹木といった先進的な技術と統合することにより,性能を著しく向上させることを実証する。 ベースラインのRAGメソッドや単純なプロンプトストラテジーと比較して、このアプローチはより正確でコンテキストに応じた結果をもたらす。 この方法ではパフォーマンスが大幅に向上するが、課題が伴う。 さまざまなコンテキストにまたがって実装するのはコストが高く、複雑で、特定のシナリオに慎重に適応する必要がある。 さらに、その効果は完全で正確な入力データを持つことに大きく依存しており、必ずしも容易に利用できない可能性があり、スケーラビリティと実用性にさらなる制限が生じる。

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