論文の概要: All for law and law for all: Adaptive RAG Pipeline for Legal Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13107v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 17:14:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.505859
• Title: All for law and law for all: Adaptive RAG Pipeline for Legal Research
• Title（参考訳）: 法と法のためのすべて:法研究のための適応的なRAGパイプライン
• Authors: Figarri Keisha, Prince Singh, Pallavi, Dion Fernandes, Aravindh Manivannan, Ilham Wicaksono, Faisal Ahmad,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、参照ソースで大きな言語モデル出力を基底にして幻覚を緩和する。 本稿では,LegalBenchRAGベースラインを再検討し,拡張する,エンドツーエンドのRAGパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) mitigates hallucinations by grounding large language model outputs in cited sources, a capability that is especially critical in the legal domain. We present an end-to-end RAG pipeline that revisits and extends the LegalBenchRAG baseline with three targeted enhancements: (i) a context-aware query translator that disentangles document references from natural-language questions and adapts retrieval depth and response style based on expertise and specificity, (ii) open-source retrieval strategies using SBERT and GTE embeddings that achieve substantial performance gains (improving Recall@K by 30-95\% and Precision@K by $\sim$2.5$\times$ for $K>4$) while remaining cost-efficient, and (iii) a comprehensive evaluation and generation framework that combines RAGAS, BERTScore-F1, and ROUGE-Recall to assess semantic alignment and faithfulness across models and prompt designs. Our results show that carefully designed open-source pipelines can rival or outperform proprietary approaches in retrieval quality, while a custom legal-grounded prompt consistently produces more faithful and contextually relevant answers than baseline prompting. Taken together, these contributions demonstrate the potential of task-aware, component-level tuning to deliver legally grounded, reproducible, and cost-effective RAG systems for legal research assistance.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、参照ソースに大規模な言語モデル出力を基盤にして幻覚を緩和する。 我々は,LegalBenchRAGベースラインを再検討し,拡張する,エンドツーエンドのRAGパイプラインを提案する。 一 自然言語の質問から文書参照を切り離し、専門性及び特異性に基づいて検索深度及び応答スタイルを適応する文脈対応クエリトランスレータ。 (ii) SBERT と GTE を組み込んだオープンソースの検索戦略(Recall@K を 30-95 %、Precision@K を $\sim$2.5$\times$ for $K>4$) で、コスト効率を保ちながら、大幅なパフォーマンス向上を実現している。 3)RAGAS、BERTScore-F1、ROUGE-Recallを組み合わせた総合的な評価・生成フレームワークで、モデル間のセマンティックアライメントと忠実さを評価し、設計を促す。 提案手法は,オープンソースパイプラインを慎重に設計することで,検索品質において独自のアプローチに対抗し,性能を向上できることを示す。 これらの貢献は、法的に基礎を置き、再現可能で、費用対効果の高いRAGシステムを提供するためのタスク認識、コンポーネントレベルのチューニングの可能性を実証するものである。

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