検索ではなく探索を：エンタープライズ知識をナビゲート可能なエージェントスキルに蒸留するQAとRAG向け手法
Don't Retrieve, Navigate: Distilling Enterprise Knowledge into Navigable Agent Skills for QA and RAG
要約
従来のRetrieval-Augmented Generation (RAG)はLLMを受動的な検索結果の消費者として扱い、コーパスの組織構造を認識できないため、証拠の統合や遡行が困難という課題がある。本論文ではCorpus2Skillを提案し、事前にドキュメントコーパスを階層的スキルディレクトリに蒸留し、推論時にLLMエージェントが能動的にナビゲートできる仕組みを構築した。パイプラインは文書を反復的にクラスタリングし、各レベルでLLMが要約を生成し、結果をツリー構造として具現化する。推論時、エージェントはコーパス全体を俯瞰でき、段階的に詳細な要約から目的のトピックブランチを掘り下げ、IDで完全文書を検索できる。階層構造が明示的に可視化されるため、エージェントはどこを見るべきか推論でき、非生産的な経路から遡行し、複数ブランチから証拠を統合可能となり、WixQAベンチマークで従来手法を上回る成果を示した。