論文の概要: Fine-grained Stateful Knowledge Exploration: Effective and Efficient Graph Retrieval with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13444v4
• Date: Tue, 15 Jul 2025 02:25:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 15:29:03.466695
• Title: Fine-grained Stateful Knowledge Exploration: Effective and Efficient Graph Retrieval with Large Language Models
• Title（参考訳）: きめ細かいステートフル知識探索:大規模言語モデルを用いた効率的かつ効率的なグラフ検索
• Authors: Dehao Tao, Congqi Wang, Feng Huang, Junhao Chen, Yongfeng Huang, Minghu Jiang,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を示していますが、その知識を更新することは大きな課題です。 既存のほとんどの手法では、知識グラフから関連する知識を漸進的に取り出すために、問題全体を目的として扱うパラダイムを使用している。 本研究では,細粒度ステートフル知識探索のための新しいパラダイムであるFiSKEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.049828741139425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive capabilities, yet updating their knowledge remains a significant challenge, often leading to outdated or inaccurate responses. A proposed solution is the integration of external knowledge bases, such as knowledge graphs, with LLMs. Most existing methods use a paradigm that treats the whole question as the objective, with relevant knowledge being incrementally retrieved from the knowledge graph. However, this paradigm often leads to a granularity mismatch between the target question and the retrieved entities and relations. As a result, the information in the question cannot precisely correspond to the retrieved knowledge. This may cause redundant exploration or omission of vital knowledge, thereby leading to enhanced computational consumption and reduced retrieval accuracy. To address the limitations of coarse-grained knowledge exploration, we propose FiSKE, a novel paradigm for Fine-grained Stateful Knowledge Exploration. FiSKE first decomposes questions into fine-grained clues, then employs an adaptive mapping strategy during knowledge exploration process to resolve ambiguity in clue-to-graph mappings. This strategy dynamically infers contextual correspondences while maintaining a stateful record of the mappings. A clue-driven termination mechanism ensures rigorous augmentation--leveraging fully mapped paths for LLMs while reverting to chain-of-thought reasoning when necessary. Our approach balances precision and efficiency. Experiments on multiple datasets revealed that our paradigm surpasses current advanced methods in knowledge retrieval while significantly reducing the average number of LLM invocations.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な機能を示しているが、その知識を更新することは大きな課題であり、しばしば時代遅れまたは不正確な応答につながる。 提案された解決策は、知識グラフのような外部知識ベースとLLMとの統合である。 既存のほとんどの手法では、知識グラフから関連する知識を漸進的に取り出すために、問題全体を目的として扱うパラダイムを使用している。 しかし、このパラダイムはしばしば、対象の質問と取得したエンティティと関係の間の粒度のミスマッチにつながる。 結果として、質問の情報は、取得した知識と正確に対応できない。 これにより、余分な探索や重要な知識の欠落が生じ、計算消費が増大し、精度が低下する。 粗粒度知識探索の限界に対処するため,細粒度ステートフル知識探索のための新しいパラダイムであるFiSKEを提案する。 FiSKEは、まず質問をきめ細かな手がかりに分解し、その後、知識探索プロセス中に適応的なマッピング戦略を用いて、手掛かりとグラフのマッピングのあいまいさを解決する。 この戦略は、マッピングのステートフルな記録を維持しながら、コンテキスト対応を動的に推論する。 手がかり駆動の終端機構により、厳密な拡張が保証され、LLMの完全なマッピングパスを平均化しつつ、必要に応じてチェーン・オブ・シークレットな推論に回帰する。 我々のアプローチは精度と効率のバランスをとる。 複数のデータセットで実験したところ、我々のパラダイムは知識検索における現在の高度な手法を超越し、LLM呼び出しの平均回数を著しく減らしていることがわかった。

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