論文の概要: DRAGged into Conflicts: Detecting and Addressing Conflicting Sources in Search-Augmented LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08500v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 06:52:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:41.674531
• Title: DRAGged into Conflicts: Detecting and Addressing Conflicting Sources in Search-Augmented LLMs
• Title（参考訳）: DRAGGed into Conflicts: Finding and Addressing Conflicting Sources in Search-Augmented LLMs (特集:情報ネットワーク)
• Authors: Arie Cattan, Alon Jacovi, Ori Ram, Jonathan Herzig, Roee Aharoni, Sasha Goldshtein, Eran Ofek, Idan Szpektor, Avi Caciularu,
• Abstract要約: Retrieval Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデルを拡張するための一般的なアプローチである。 本稿では,RAGにおける知識衝突型の新しい分類法を提案する。 次に、現実的なRAG設定で競合タイプの専門家アノテーションを備えた高品質なベンチマークであるCONFLICTSを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.47787866482107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) is a commonly used approach for enhancing large language models (LLMs) with relevant and up-to-date information. However, the retrieved sources can often contain conflicting information and it remains unclear how models should address such discrepancies. In this work, we first propose a novel taxonomy of knowledge conflict types in RAG, along with the desired model behavior for each type. We then introduce CONFLICTS, a high-quality benchmark with expert annotations of conflict types in a realistic RAG setting. CONFLICTS is the first benchmark that enables tracking progress on how models address a wide range of knowledge conflicts. We conduct extensive experiments on this benchmark, showing that LLMs often struggle to appropriately resolve conflicts between sources. While prompting LLMs to explicitly reason about the potential conflict in the retrieved documents significantly improves the quality and appropriateness of their responses, substantial room for improvement in future research remains.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)を関連情報と最新情報で拡張するための一般的なアプローチである。 しかし、取得したソースには矛盾する情報がしばしば含まれており、モデルがそのような不一致にどう対処すべきかは定かではない。 本稿ではまず,RAGにおける知識衝突型の新しい分類法を提案する。 次に、現実的なRAG設定で競合タイプの専門家アノテーションを備えた高品質なベンチマークであるCONFLICTSを紹介する。 CONFLICTSは、モデルが幅広い知識衝突にどのように対処するかの進捗を追跡することができる最初のベンチマークである。 我々はこのベンチマークで広範な実験を行い、LLMはソース間の衝突を適切に解決するのにしばしば苦労することを示した。 検索した文書の潜在的な矛盾について、LCMに明確な推論を促すことで、その応答の質と適切性を大幅に向上させる一方で、今後の研究における実質的な改善の余地は残されている。

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