論文の概要: Contradiction Detection in RAG Systems: Evaluating LLMs as Context Validators for Improved Information Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00180v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 19:41:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:25:14.374323
• Title: Contradiction Detection in RAG Systems: Evaluating LLMs as Context Validators for Improved Information Consistency
• Title（参考訳）: RAGシステムにおけるコントラクション検出:情報整合性向上のための文脈検証器としてのLLMの評価
• Authors: Vignesh Gokul, Srikanth Tenneti, Alwarappan Nakkiran,
• Abstract要約: Retrieval Augmented Generation (RAG) システムは,大規模言語モデル(LLM)を最新情報で拡張するための強力な手法として登場した。 RAGは、特にニュースのような急速に進化する領域において、矛盾する情報を含む文書を提示することがある。 本研究では,RAGシステムの検索段階において発生する様々な矛盾をシミュレートする新しいデータ生成フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182154
• License:
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) systems have emerged as a powerful method for enhancing large language models (LLMs) with up-to-date information. However, the retrieval step in RAG can sometimes surface documents containing contradictory information, particularly in rapidly evolving domains such as news. These contradictions can significantly impact the performance of LLMs, leading to inconsistent or erroneous outputs. This study addresses this critical challenge in two ways. First, we present a novel data generation framework to simulate different types of contradictions that may occur in the retrieval stage of a RAG system. Second, we evaluate the robustness of different LLMs in performing as context validators, assessing their ability to detect contradictory information within retrieved document sets. Our experimental results reveal that context validation remains a challenging task even for state-of-the-art LLMs, with performance varying significantly across different types of contradictions. While larger models generally perform better at contradiction detection, the effectiveness of different prompting strategies varies across tasks and model architectures. We find that chain-of-thought prompting shows notable improvements for some models but may hinder performance in others, highlighting the complexity of the task and the need for more robust approaches to context validation in RAG systems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG) システムは,大規模言語モデル(LLM)を最新情報で拡張するための強力な手法として登場した。 しかしながら、RAGにおける検索ステップは、特にニュースのような急速に進化する領域において、矛盾する情報を含む文書を探索することがある。 これらの矛盾はLLMの性能に大きく影響し、不整合または誤出力をもたらす。 本研究は、この重要な課題を2つの方法で解決する。 まず、RAGシステムの検索段階で発生する様々な矛盾をシミュレートする新しいデータ生成フレームワークを提案する。 第2に,検索した文書集合内の矛盾情報を検出する能力を評価し,文脈検証を行う上で,異なるLCMのロバスト性を評価する。 実験結果から,現状のLLMにおいてもコンテキスト検証は依然として困難な課題であり,異なるタイプの矛盾に対して性能が著しく異なることが明らかとなった。 より大きなモデルは一般的に矛盾検出において優れた性能を発揮するが、異なるプロンプト戦略の有効性はタスクやモデルアーキテクチャによって異なる。 チェーン・オブ・シグネリングはいくつかのモデルにおいて顕著な改善を示すが、他のモデルではパフォーマンスを損なう可能性があり、タスクの複雑さとRAGシステムにおけるコンテキスト検証に対するより堅牢なアプローチの必要性を強調している。

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