論文の概要: PRISM-RAG: Multimodal Hypergraph Retrieval-Augmented Generation for Tobacco Product and Legislative Policy Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23769v1
- Date: Sun, 20 Sep 2026 17:39:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-22 20:29:00.983149
- Title: PRISM-RAG: Multimodal Hypergraph Retrieval-Augmented Generation for Tobacco Product and Legislative Policy Reasoning
- Title（参考訳）: PRISM-RAG:タバコ製品のマルチモーダルハイパーグラフ検索型生成と合法的政策推論
- Abstract要約: NicoPRISMは161,563枚の画像、キャプション、製品に関する知識ベース、13の米国司法管轄区域にまたがる健康立法文書、および1,495件の質疑応答対で構成されている。
PRISM-RAGは、画像、キャプション、エンティティの上に構築されたハイパーグラフRAGフレームワークで、LLMコールをインデックス時に含まない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.945798371353412
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The disambiguation of semantically similar statutory text across jurisdictions is a retrieval problem that existing methods do not solve. This inter-context conflict can steer generative models toward confidently produced answers grounded in topically relevant but jurisdictionally incorrect sources. Tobacco and nicotine regulations vary by US jurisdiction, often sharing similar language, thus, robust reasoning requires identifying which jurisdiction's law governs a given product, not merely retrieving relevant text. Emerging products (e.g., pouches) exploit ambiguous definitions to evade regulation. State-of-the-art (SOTA) document retrieval-augmented generation (RAG) methods struggle to address this inter-context conflict, and thus struggle to connect image attributes (e.g., rich attribute captions) to the set of similar legislation texts. We introduce NicoPRISM (Nicotine Product and Regulation Image-and-Text Surveillance Multimodal), comprising 161,563 images, attribute captions, a knowledge base of product, health, and legislative documents spanning 13 US jurisdictions, and 1,495 validated question-answer pairs across two tasks: policy compliance QA and product knowledge QA. We also propose PRISM-RAG, a multimodal hypergraph RAG framework built over images, captions, and entities without any LLM calls at index time, grounding every query in a product image and routes retrieval through a jurisdiction-aware context assembly mechanism guaranteeing that statutory text from the queried jurisdiction reaches the language model by construction. PRISM-RAG retrieves passages from the correct jurisdiction in 93.9% of policy compliance queries, a 48.6 percentage point advantage over standard RAG (p<0.001), using zero LLM calls at index time and one at query time, and is competitive with or outperforms SOTA RAG frameworks across keyword, semantic, jurisdiction-, and compliance-accuracy metrics.
- Abstract（参考訳）: 法域間の意味論的に類似した法文の曖昧さは、既存の方法では解決できない検索問題である。
この文脈間紛争は、相対的に関連があるが、管轄的に誤った情報源に根ざした自信ある回答に対して、生成モデルを操ることができる。
タバコとニコチンの規制は、米国司法管轄区域によって異なり、しばしば類似の言語を共有するため、堅牢な推論では、関連するテキストを取得するだけでなく、どの司法管轄区域の法則が与えられた製品を管理するかを特定する必要がある。
新興製品(例えばポーチ)は、規制を回避するために曖昧な定義を利用する。
State-of-the-art (SOTA) 文書検索拡張世代 (RAG) 法は、このコンテキスト間紛争に対処するのに苦労し、画像属性(例えばリッチ属性キャプション)を同様の法律文書の集合に結びつけるのに苦労する。
我々は,NicicoPRISM (Nicotine Product and Regulation Image-and-Text Surveillance Multimodal)を紹介した。
PRISM-RAGも提案する。画像,キャプション,エンティティ上に構築されたマルチモーダルハイパーグラフのRAGフレームワークで,LLMコールを一切含まない。
PRISM-RAGは、ポリシーコンプライアンスクエリの93.9%、標準RAG(p<0.001)に対する48.6パーセントのアドバンテージ、インデックス時間にゼロのLMコールとクエリ時間に1つ、SOTA RAGフレームワークとキーワード、セマンティック、オーディション、コンプライアンスの精度で競合する。
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