論文の概要: Dynamic Context Adaptation for Consistent Role-Playing Agents with Retrieval-Augmented Generations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02016v2
• Date: Fri, 26 Sep 2025 01:28:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 14:23:57.55517
• Title: Dynamic Context Adaptation for Consistent Role-Playing Agents with Retrieval-Augmented Generations
• Title（参考訳）: Retrieval-Augmented Generations を用いた一貫したロールプレイングエージェントの動的コンテキスト適応
• Authors: Jeiyoon Park, Yongshin Han, Minseop Kim, Kisu Yang,
• Abstract要約: ロールプレイングエージェント(RPAs)のためのトレーニングフリーフレームワークであるAmadeusを提案する。 アマデウスフレームワークは、キャラクタの知識を超えた質問に応答しても、ペルソナの一貫性を著しく向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1740676332544449
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have catalyzed research on role-playing agents (RPAs). However, the process of collecting character-specific utterances and continually updating model parameters to track rapidly changing persona attributes is resource-intensive. Although retrieval-augmented generation (RAG) can alleviate this problem, if a persona does not contain knowledge relevant to a given query, RAG-based RPAs are prone to hallucination, making it challenging to generate accurate responses. In this paper, we propose Amadeus, a training-free framework that can significantly enhance persona consistency even when responding to questions that lie beyond a character's knowledge. Amadeus is composed of Adaptive Context-aware Text Splitter (ACTS), Guided Selection (GS), and Attribute Extractor (AE). To facilitate effective RAG-based role-playing, ACTS partitions each character's persona into optimally sized, overlapping chunks and augments this representation with hierarchical contextual information. AE identifies a character's general attributes from the chunks retrieved by GS and uses these attributes as a final context to maintain robust persona consistency even when answering out-of-knowledge questions. To underpin the development and rigorous evaluation of RAG-based RPAs, we manually construct CharacterRAG, a role-playing dataset that consists of persona documents for 15 distinct fictional characters totaling 976K written characters, and 450 question-answer pairs. We find that our proposed method effectively models not only the knowledge possessed by characters, but also various attributes such as personality.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、ロールプレイングエージェント(RPAs)の研究を触媒している。 しかし、文字固有の発話を収集し、急速に変化するペルソナ属性を追跡するためにモデルパラメータを継続的に更新するプロセスはリソース集約的である。 検索強化世代(RAG)はこの問題を緩和することができるが、与えられたクエリに関する知識をペルソナが含まない場合、RAGベースのRPAは幻覚を起こす傾向があり、正確な応答を生成するのが困難である。 本稿では,文字の知識を超越した質問に対して応答しても,ペルソナの一貫性を著しく向上させることができるトレーニングフリーフレームワークであるAmadeusを提案する。 Amadeus は Adaptive Context-aware Text Splitter (ACTS) と Guided Selection (GS) と Attribute Extractor (AE) で構成されている。 効果的なRAGベースのロールプレイングを容易にするため、ACTSは各文字のペルソナを最適な大きさのチャンクに分割し、階層的なコンテキスト情報で表現を増強する。 AEは、GSが検索したチャンクから文字の一般的な属性を特定し、これらの属性を最終コンテキストとして使用して、知識外質問に答える場合でも、堅牢なペルソナ一貫性を維持する。 RAGに基づくRPAの開発と厳密な評価を支援するために,約976Kの文字と450の質問応答対からなる15の架空の文字のペルソナ文書からなるロールプレイングデータセットである characterRAG を手作業で構築した。 提案手法は,キャラクタが持つ知識だけでなく,人格などの属性も効果的にモデル化する。

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