論文の概要: CHOP: Chunkwise Context-Preserving Framework for RAG on Multi Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15802v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 08:05:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.806356
• Title: CHOP: Chunkwise Context-Preserving Framework for RAG on Multi Documents
• Title（参考訳）: CHOP: マルチドキュメントにおけるRAGのためのチャンクワイズコンテキスト保存フレームワーク
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)によるチャンク関係を反復的に評価するフレームワークであるCHOPを提案する。 CHOPはCNM-ExtractorとContinuity Decision Moduleという2つの重要なコンポーネントを統合している。 ベンチマークデータセットの実験では、CHOPは検索の混乱を緩和し、高品質な知識ベースを構築するためのスケーラブルなアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.134883925217888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems lose retrieval accuracy when similar documents coexist in the vector database, causing unnecessary information, hallucinations, and factual errors. To alleviate this issue, we propose CHOP, a framework that iteratively evaluates chunk relevance with Large Language Models (LLMs) and progressively reconstructs documents by determining their association with specific topics or query types. CHOP integrates two key components: the CNM-Extractor, which generates compact per-chunk signatures capturing categories, key nouns, and model names, and the Continuity Decision Module, which preserves contextual coherence by deciding whether consecutive chunks belong to the same document flow. By prefixing each chunk with context-aware metadata, CHOP reduces semantic conflicts among similar documents and enhances retriever discrimination. Experiments on benchmark datasets show that CHOP alleviates retrieval confusion and provides a scalable approach for building high-quality knowledge bases, achieving a Top-1 Hit Rate of 90.77% and notable gains in ranking quality metrics.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、類似した文書がベクトルデータベースに共存すると検索精度が低下し、不要な情報、幻覚、事実エラーを引き起こす。 この問題を軽減するため,我々は,大規模言語モデル(LLM)とのチャンク関係を反復的に評価し,特定のトピックやクエリタイプとの関連性を決定することによって文書を段階的に再構築するフレームワークであるCHOPを提案する。 CHOPはCNM-ExtractorとContinuity Decision Moduleの2つの重要なコンポーネントを統合する。 各チャンクにコンテキスト対応メタデータをプレフィックスすることで、CHOPは類似したドキュメント間の意味的衝突を減らし、検索者の識別を強化する。 ベンチマークデータセットの実験では、CHOPは検索の混乱を緩和し、高品質な知識ベースを構築するためのスケーラブルなアプローチを提供する。

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