解説ねえ、トモヤくん！この論文…
解説
ねえ、智也くん！この論文のタイトル『HtmlRAG: HTMLはプレーンテキストよりもRAGシステムでの知識モデリングに優れている』って面白そうだね！内容を教えてくれる？
もちろん！この論文は、Retrieval-Augmented Generation、つまりRAGという手法について話してるんだ。RAGは、外部の知識を取り入れてLLMの生成能力を向上させる方法なんだよ。
へぇ、外部の知識を使うんだ！でも、どうしてHTMLを使うのがいいの？
従来のRAGシステムでは、HTMLからプレーンテキストを抽出して使っているんだけど、その過程でHTMLの構造や意味が失われちゃうんだ。HtmlRAGは、HTMLをそのまま使うことで、より多くの情報を保持できると考えているんだ。
なるほど！でもHTMLにはタグとか余計な情報もあるよね？それはどうするの？
その通り。HTMLにはタグやJavaScript、CSSが含まれていて、これがノイズになることがあるから、論文ではHTMLのクリーンアップや圧縮、プルーニングの方法を提案しているんだ。具体的には、不要なHTMLブロックを取り除く二段階のプルーニング手法を使っているよ。
実験結果はどうだったの？
実験では、HtmlRAGが従来の方法よりも優れていることが確認されたんだ。つまり、HTMLを使うことで、より良い知識のモデリングができるということだね。
すごい！この研究の意義は何だと思う？
この研究は、RAGシステムの知識の取り扱いを改善する可能性があるから、将来的にはより正確で信頼性の高い情報生成が期待できるんだ。ただし、HTMLのノイズを完全に取り除くのは難しいから、今後の研究が必要だね。
なるほど、未来の研究が楽しみだね！でも、HTMLを使うって、まるで料理のレシピみたいだね！
確かに、でも料理は失敗したら食べられないから、こっちは失敗してもデータが残るから安心だよ。
要点
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、LLMの知識能力を向上させ、幻覚問題を軽減することができる。
従来のRAGシステムは、HTMLからプレーンテキストを抽出して使用しているが、HTMLの構造的および意味的情報が失われる。
HtmlRAGは、HTMLをプレーンテキストの代わりに使用することで、外部文書の知識をより良くモデル化できると提案している。
HTMLにはタグやJavaScript、CSSなどの追加コンテンツが含まれており、これがRAGシステムにノイズをもたらすため、HTMLのクリーンアップ、圧縮、プルーニング戦略が必要。
実験により、HtmlRAGが従来の方法よりも優れていることが確認された。