論文の概要: KG-RAG: Bridging the Gap Between Knowledge and Creativity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12035v1
• Date: Mon, 20 May 2024 14:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 13:05:04.731370
• Title: KG-RAG: Bridging the Gap Between Knowledge and Creativity
• Title（参考訳）: KG-RAG:知識と創造性のギャップを埋める
• Authors: Diego Sanmartin,
• Abstract要約: 大規模言語モデルエージェント(LMA)は、情報幻覚、破滅的な忘れ込み、長いコンテキストの処理における制限といった問題に直面している。 本稿では,LMAの知識能力を高めるため,KG-RAG (Knowledge Graph-Retrieval Augmented Generation)パイプラインを提案する。 ComplexWebQuestionsデータセットに関する予備実験では、幻覚的コンテンツの削減において顕著な改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ensuring factual accuracy while maintaining the creative capabilities of Large Language Model Agents (LMAs) poses significant challenges in the development of intelligent agent systems. LMAs face prevalent issues such as information hallucinations, catastrophic forgetting, and limitations in processing long contexts when dealing with knowledge-intensive tasks. This paper introduces a KG-RAG (Knowledge Graph-Retrieval Augmented Generation) pipeline, a novel framework designed to enhance the knowledge capabilities of LMAs by integrating structured Knowledge Graphs (KGs) with the functionalities of LLMs, thereby significantly reducing the reliance on the latent knowledge of LLMs. The KG-RAG pipeline constructs a KG from unstructured text and then performs information retrieval over the newly created graph to perform KGQA (Knowledge Graph Question Answering). The retrieval methodology leverages a novel algorithm called Chain of Explorations (CoE) which benefits from LLMs reasoning to explore nodes and relationships within the KG sequentially. Preliminary experiments on the ComplexWebQuestions dataset demonstrate notable improvements in the reduction of hallucinated content and suggest a promising path toward developing intelligent systems adept at handling knowledge-intensive tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルエージェント(LMAs)の創造的能力を維持しつつ、事実の正確性を確保することは、インテリジェントエージェントシステムの開発において大きな課題となる。 LMAは、情報幻覚、破滅的な忘れ、知識集約的なタスクを扱う場合の長いコンテキストの処理の制限など、一般的な問題に直面している。 本稿では、構造化知識グラフ(KG)とLLMの機能を統合することで、LMAの知識能力を向上する新しいフレームワークであるKG-RAG(Knowledge Graph-Retrieval Augmented Generation)パイプラインを紹介する。 KG-RAGパイプラインは、構造化されていないテキストからKGを構築し、新たに作成されたグラフ上で情報検索を行い、KGQAを実行する(知識グラフ質問回答)。 探索の連鎖 (Chain of Explorations, CoE) と呼ばれる新しいアルゴリズムは、KG内のノードや関係をシーケンシャルに探索するLSMの推論の恩恵を受けている。 ComplexWebQuestionsデータセットに関する予備実験では、幻覚的コンテンツの削減に顕著な改善が示され、知識集約的なタスクに対処できるインテリジェントなシステム開発への有望な道のりが示唆されている。

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