論文の概要: Trans-RAG: Query-Centric Vector Transformation for Secure Cross-Organizational Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09541v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 17:58:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.993541
• Title: Trans-RAG: Query-Centric Vector Transformation for Secure Cross-Organizational Retrieval
• Title（参考訳）: Trans-RAG: セキュアな組織間検索のためのクエリ中心ベクトル変換
• Authors: Yu Liu, Kun Peng, Wenxiao Zhang, Fangfang Yuan, Cong Cao, Wenxuan Lu, Yanbing Liu,
• Abstract要約: Trans-RAGは、各組織の知識が数学的に孤立した意味空間に存在する新しいベクトル空間言語パラダイムを実装している。 テストでは、nDCG@10の3.5%の精度低下が最小限に抑えられ、同型暗号よりも大幅に効率が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.56643936191435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) systems deployed across organizational boundaries face fundamental tensions between security, accuracy, and efficiency. Current encryption methods expose plaintext during decryption, while federated architectures prevent resource integration and incur substantial overhead. We introduce Trans-RAG, implementing a novel vector space language paradigm where each organization's knowledge exists in a mathematically isolated semantic space. At the core lies vector2Trans, a multi-stage transformation technique that enables queries to dynamically "speak" each organization's vector space "language" through query-centric transformations, eliminating decryption overhead while maintaining native retrieval efficiency. Security evaluations demonstrate near-orthogonal vector spaces with 89.90° angular separation and 99.81% isolation rates. Experiments across 8 retrievers, 3 datasets, and 3 LLMs show minimal accuracy degradation (3.5% decrease in nDCG@10) and significant efficiency improvements over homomorphic encryption.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG) システムは、組織の境界を越えて展開され、セキュリティ、正確性、効率の基本的な緊張に直面する。 現在の暗号化手法では、復号化時にプレーンテキストを公開しているが、フェデレートされたアーキテクチャはリソース統合を防ぎ、かなりのオーバーヘッドを発生させる。 我々はTrans-RAGを導入し、各組織の知識が数学的に孤立した意味空間に存在する新しいベクトル空間言語パラダイムを実装した。 この技術は、クエリ中心の変換を通じて、クエリが各組織のベクトル空間"言語"を動的に"スピーカー"し、ネイティブな検索効率を維持しながら復号オーバーヘッドを排除します。 セキュリティ評価では、89.90°の角分離と99.81%の孤立率を持つほぼ直交ベクトル空間が示されている。 8つのレトリバー、3つのデータセット、3つのLLMにわたる実験は、nDCG@10の3.5%の精度低下と、同型暗号化に対する大幅な効率改善を示している。

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