論文の概要: TrustRAG: Blockchain-Enhanced RAG via Committee-Based Credibility Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20097v1
• Date: Thu, 20 Aug 2026 14:31:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-21 20:28:51.598072
• Title: TrustRAG: Blockchain-Enhanced RAG via Committee-Based Credibility Scoring
• Title（参考訳）: TrustRAG: 委員会ベースの信頼性検査によるブロックチェーン強化RAG
• Abstract要約: 委員会ベースのブロックチェーン支援型RAGシステムであるTrustRAGを紹介する。 文書を使用する前に、ゼロ知識プロトコルを通じてドメイン専門家の委員会によって認証される。 委員会の隠れスコアは、セキュアなマルチパーティ計算を通じて、あらゆるクライアントが検証できる信頼スコアに組み合わされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.702972630108345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) lets Large Language Models (LLMs) pull in up-to-date, domain-specific information instead of relying only on what they were trained on. Yet most RAG systems still draw from centralized databases with limited oversight, making it difficult to verify where a document came from, whether it has been tampered with, or whether it should be trusted at all. This is a serious problem in domains where both the timeliness and accuracy of retrieved content are critical, such as healthcare, finance, logistics, and legal case law, where a wrong or manipulated document can directly lead to bad decisions. We present TrustRAG, a committee-based, blockchain-backed RAG system: before a document is used, it is certified by a committee of domain experts through a zero-knowledge protocol, and the committee's hidden scores are combined via secure multi-party computation into a trust score that any client can verify. These scores, along with the underlying document data, are maintained jointly across chains through hash commitments, so no document or score can be silently altered or dropped, and every ranking can be independently replayed and checked.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation(RAG)により、Large Language Models(LLM)は、トレーニング対象のみに依存するのではなく、最新のドメイン固有情報を取得することができる。 しかし、ほとんどのRAGシステムは、監視が限定された集中型データベースから引き出されており、ドキュメントがどこから来たのか、改ざんされたのか、全く信用されるべきかどうかを検証することは困難である。 これは、検索されたコンテンツのタイムラインと正確性の両方が重要であり、例えば、医療、金融、物流、訴訟法などである。 ドキュメントを使用する前に、ゼロ知識プロトコルを通じてドメイン専門家の委員会によって認証され、委員会の隠れスコアは、セキュアなマルチパーティ計算を通じて、クライアントが検証可能な信頼スコアに結合されます。 これらのスコアは、基礎となるドキュメントデータとともに、ハッシュコミットメントを通じてチェーン間で共同で維持されるため、文書やスコアを静かに変更したり、削除したりすることはできず、すべてのランキングを独立して再生、チェックすることができる。

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