論文の概要: Towards Automated Situation Awareness: A RAG-Based Framework for Peacebuilding Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10586v1
• Date: Wed, 14 May 2025 16:36:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.180015
• Title: Towards Automated Situation Awareness: A RAG-Based Framework for Peacebuilding Reports
• Title（参考訳）: 自動状況認識に向けて:平和構築報告のためのRAGベースの枠組み
• Authors: Poli A. Nemkova, Suleyman O. Polat, Rafid I. Jahan, Sagnik Ray Choudhury, Sun-joo Lee, Shouryadipta Sarkar, Mark V. Albert,
• Abstract要約: 本稿では,状況認識レポートを自律的に生成する動的検索・拡張生成システムを提案する。 本システムでは,要求に基づく問合せ固有の知識ベースを構築し,時間的,関連性,正確な洞察を確保する。 このシステムは、複数の実世界のシナリオでテストされ、一貫性があり、洞察力があり、実行可能なレポートを生成する効果を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.230742111425553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Timely and accurate situation awareness is vital for decision-making in humanitarian response, conflict monitoring, and early warning and early action. However, the manual analysis of vast and heterogeneous data sources often results in delays, limiting the effectiveness of interventions. This paper introduces a dynamic Retrieval-Augmented Generation (RAG) system that autonomously generates situation awareness reports by integrating real-time data from diverse sources, including news articles, conflict event databases, and economic indicators. Our system constructs query-specific knowledge bases on demand, ensuring timely, relevant, and accurate insights. To ensure the quality of generated reports, we propose a three-level evaluation framework that combines semantic similarity metrics, factual consistency checks, and expert feedback. The first level employs automated NLP metrics to assess coherence and factual accuracy. The second level involves human expert evaluation to verify the relevance and completeness of the reports. The third level utilizes LLM-as-a-Judge, where large language models provide an additional layer of assessment to ensure robustness. The system is tested across multiple real-world scenarios, demonstrating its effectiveness in producing coherent, insightful, and actionable reports. By automating report generation, our approach reduces the burden on human analysts and accelerates decision-making processes. To promote reproducibility and further research, we openly share our code and evaluation tools with the community via GitHub.
• Abstract（参考訳）: タイムリーかつ正確な状況認識は、人道的対応、紛争監視、早期警戒および早期行動において意思決定に不可欠である。 しかし、多種多様なデータソースを手動で解析すると、しばしば遅延が発生し、介入の有効性が制限される。 本稿では,ニュース記事やコンフリクトイベントデータベース,経済指標など,さまざまな情報源からのリアルタイムデータを統合することで,状況認識レポートを自律的に生成する動的検索・拡張生成(RAG)システムを提案する。 本システムでは,要求に基づく問合せ固有の知識ベースを構築し,時間的,関連性,正確な洞察を確保する。 生成したレポートの品質を確保するために,意味的類似度指標,事実整合性チェック,専門家のフィードバックを組み合わせた3段階評価フレームワークを提案する。 第1レベルは、コヒーレンスと事実精度を評価するために、自動NLPメトリクスを使用する。 第2のレベルは、レポートの妥当性と完全性を検証するための人間の専門家評価である。 第3のレベルはLLM-as-a-Judgeを使用し、大きな言語モデルがロバスト性を保証するために追加のアセスメント層を提供する。 このシステムは、複数の実世界のシナリオでテストされ、一貫性があり、洞察力があり、実行可能なレポートを生成する効果を実証している。 レポート生成の自動化により,人間アナリストの負担を軽減し,意思決定プロセスの高速化を図る。 再現性とさらなる研究を促進するため、GitHubを通じてコードと評価ツールをコミュニティとオープンに共有しています。

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