論文の概要: PolicyBot - Reliable Question Answering over Policy Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13489v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 15:26:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.331659
• Title: PolicyBot - Reliable Question Answering over Policy Documents
• Title（参考訳）: PolicyBot - ポリシー文書に関する信頼性の高い質問
• Authors: Gautam Nagarajan, Omir Kumar, Sudarsun Santhiappan,
• Abstract要約: この研究は、ポリシー文書上のユーザクエリに応答するように設計された、検索拡張世代(RAG)システムであるPolicyBotを提示する。 このシステムは、ドメイン固有のセマンティックチャンキング、多言語で密接な埋め込み、複数段階の検索と再ランク付け、ソース・アウェア・ジェネレーションを組み合わせて、元のドキュメントに基盤を置く応答を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: All citizens of a country are affected by the laws and policies introduced by their government. These laws and policies serve essential functions for citizens. Such as granting them certain rights or imposing specific obligations. However, these documents are often lengthy, complex, and difficult to navigate, making it challenging for citizens to locate and understand relevant information. This work presents PolicyBot, a retrieval-augmented generation (RAG) system designed to answer user queries over policy documents with a focus on transparency and reproducibility. The system combines domain-specific semantic chunking, multilingual dense embeddings, multi-stage retrieval with reranking, and source-aware generation to provide responses grounded in the original documents. We implemented citation tracing to reduce hallucinations and improve user trust, and evaluated alternative retrieval and generation configurations to identify effective design choices. The end-to-end pipeline is built entirely with open-source tools, enabling easy adaptation to other domains requiring document-grounded question answering. This work highlights design considerations, practical challenges, and lessons learned in deploying trustworthy RAG systems for governance-related contexts.
• Abstract（参考訳）: 国のすべての市民は、政府によって導入された法律や政策に影響を受ける。 これらの法律と政策は市民にとって不可欠な機能である。 特定の権利を付与するか、特定の義務を課す。 しかし、これらの文書は、しばしば長く、複雑で、ナビゲートが難しいため、市民が関連する情報を見つけ、理解することは困難である。 この研究は、透明性と再現性を重視した検索拡張世代(RAG)システムであるPolicyBotを提示する。 このシステムは、ドメイン固有のセマンティックチャンキング、多言語で密接な埋め込み、複数段階の検索と再ランク付け、ソース・アウェア・ジェネレーションを組み合わせて、元のドキュメントに基盤を置く応答を提供する。 我々は,幻覚の低減とユーザ信頼の向上のために引用追跡を実装し,効率的な設計選択を識別するための代替検索・生成構成の評価を行った。 エンドツーエンドのパイプラインは、完全にオープンソースツールで構築されており、ドキュメントベースの質問応答を必要とする他のドメインへの適応が容易である。 この作業は、ガバナンス関連のコンテキストに対して信頼できるRAGシステムのデプロイで学んだ設計上の考慮、実践的な課題、教訓を強調します。

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