著者らは、取得された証拠内の誤情報から長文Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムを保護するために設計された、トレーニング不要でモデル非依存の防御メカニズムであるMIRAGEを紹介する。MIRAGEはNLIベースの文書間クレームグラフを構築し、Defended-Claims Gateを使用して、一貫性のある複数ソースによる支持があるクレームに基づいて生成を条件付けするか、取得を完全にブロックする。

このシステムは、4つの摂動ファミリー（Unambiguous、Conflicting、Misleading、Fabricated）をカバーする最小限の編集汚染プロトコルと共に評価される。4つの長文QAベンチマークと複数の商用およびオープンウェイトLLMでのテストにより、汚染がバニラRAGを深刻に劣化させる一方で、MIRAGEは混合された完全な汚染証拠の下でも一貫して事実性を回復することが示されている。

MIRAGEは、取得されたパスジ内に微妙な誤情報や捏造が存在しても精度を維持する点で、既存のrobust-RAG手法を上回る。実装とデータセットは