DQA：ITサポートのための診断質問応答

Abstract

エンタープライズITサポートのやり取りは本質的に診断的であり、効果的な解決には、曖昧なユーザ報告から反復的に証拠を収集して、根本原因を特定する必要があります。検索拡張生成（RAG）は過去の事例によって根拠を与えますが、標準的なマルチターンRAGシステムには明示的な診断状態がないため、ターンをまたいで証拠を蓄積し、対立する仮説を解消することに苦戦します。私たちは、根本原因のレベルで取得した事例を集約し、永続的な診断状態を維持する診断型質問応答フレームワークであるDQAを提案します。DQAは、会話的なクエリ書き換え、検索集約、状態に条件付けされた応答生成を組み合わせることで、エンタープライズのレイテンシおよび文脈制約下での体系的なトラブルシューティングを支援します。私たちは、リプレイベースのプロトコルを用いて、匿名化されたエンタープライズITサポートシナリオ150件でDQAを評価します。3回の独立した実行にわたって平均すると、軌跡（トラジェクトリ）レベルの成功基準でDQAは78.7%の成功率を達成し、マルチターンRAGのベースラインは41.3%でした。また、平均ターン数は8.4から3.9に減少しました。