論文の概要: Causal-Counterfactual RAG: The Integration of Causal-Counterfactual Reasoning into RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14435v2
• Date: Wed, 24 Sep 2025 18:48:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 14:16:56.07568
• Title: Causal-Counterfactual RAG: The Integration of Causal-Counterfactual Reasoning into RAG
• Title（参考訳）: Causal-Counterfactal RAG:RAGへのCausal-Counterfactal Reasoningの統合
• Authors: Harshad Khadilkar, Abhay Gupta,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)を変換し、大規模な事前学習知識を統合することで多様な応用を可能にしている。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索機構と生成モデルを組み合わせて文脈理解を改善することでこの問題に対処する。 本稿では,因果関係を表す明示的な因果グラフを検索プロセスに統合し,因果構造に基づく反因果推論を取り入れた新しいフレームワークであるCausal-Counterfactual RAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3490649790592935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have transformed natural language processing (NLP), enabling diverse applications by integrating large-scale pre-trained knowledge. However, their static knowledge limits dynamic reasoning over external information, especially in knowledge-intensive domains. Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses this challenge by combining retrieval mechanisms with generative modeling to improve contextual understanding. Traditional RAG systems suffer from disrupted contextual integrity due to text chunking and over-reliance on semantic similarity for retrieval, often resulting in shallow and less accurate responses. We propose Causal-Counterfactual RAG, a novel framework that integrates explicit causal graphs representing cause-effect relationships into the retrieval process and incorporates counterfactual reasoning grounded on the causal structure. Unlike conventional methods, our framework evaluates not only direct causal evidence but also the counterfactuality of associated causes, combining results from both to generate more robust, accurate, and interpretable answers. By leveraging causal pathways and associated hypothetical scenarios, Causal-Counterfactual RAG preserves contextual coherence, reduces hallucination, and enhances reasoning fidelity.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)を変換し、大規模な事前学習知識を統合することで多様な応用を可能にしている。 しかし、静的知識は、特に知識集約領域において、外部情報に対する動的推論を制限する。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索機構と生成モデルを組み合わせて文脈理解を改善することでこの問題に対処する。 従来のRAGシステムは、テキストのチャンキングや検索のセマンティックな類似性への過度な依存によってコンテキスト整合性が損なわれ、しばしば浅く正確でない応答をもたらす。 本稿では,因果関係を表す明示的な因果グラフを検索プロセスに統合し,因果構造に基づく反因果推論を取り入れた新しいフレームワークであるCausal-Counterfactual RAGを提案する。 従来の手法とは異なり,本フレームワークは直接的な因果的証拠だけでなく,関連する原因の反事実性も評価し,より堅牢で正確かつ解釈可能な回答を生成する。 Causal-Counterfactual RAGは因果経路と関連する仮説のシナリオを活用することにより、文脈的コヒーレンスを保ち、幻覚を減少させ、推論の忠実性を高める。

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