論文の概要: Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08921v2
- Date: Tue, 10 Sep 2024 15:38:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 22:32:06.016076
- Title: Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey
- Title(参考訳): Graph Retrieval-Augmented Generation: サーベイ
- Authors: Boci Peng, Yun Zhu, Yongchao Liu, Xiaohe Bo, Haizhou Shi, Chuntao Hong, Yan Zhang, Siliang Tang,
- Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の課題に再トレーニングを必要とせずに対処することに成功した。
本稿では,GraphRAGの方法論について概観する。
Graph-Based Indexing、Graph-Guided Retrieval、Graph-Enhanced Generationを含むGraphRAGワークフローを形式化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.979898837538958
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, Retrieval-Augmented Generation (RAG) has achieved remarkable success in addressing the challenges of Large Language Models (LLMs) without necessitating retraining. By referencing an external knowledge base, RAG refines LLM outputs, effectively mitigating issues such as ``hallucination'', lack of domain-specific knowledge, and outdated information. However, the complex structure of relationships among different entities in databases presents challenges for RAG systems. In response, GraphRAG leverages structural information across entities to enable more precise and comprehensive retrieval, capturing relational knowledge and facilitating more accurate, context-aware responses. Given the novelty and potential of GraphRAG, a systematic review of current technologies is imperative. This paper provides the first comprehensive overview of GraphRAG methodologies. We formalize the GraphRAG workflow, encompassing Graph-Based Indexing, Graph-Guided Retrieval, and Graph-Enhanced Generation. We then outline the core technologies and training methods at each stage. Additionally, we examine downstream tasks, application domains, evaluation methodologies, and industrial use cases of GraphRAG. Finally, we explore future research directions to inspire further inquiries and advance progress in the field. In order to track recent progress in this field, we set up a repository at \url{https://github.com/pengboci/GraphRAG-Survey}.
- Abstract(参考訳): 近年,RAG (Retrieval-Augmented Generation) は大規模言語モデル (LLM) の課題に再学習を必要とせずに対処することに成功した。
外部知識ベースを参照することにより、RAGはLLM出力を洗練し、 ``hallucination'' やドメイン固有の知識の欠如、時代遅れの情報といった問題を効果的に緩和する。
しかしながら、データベース内の異なるエンティティ間の関係の複雑な構造は、RAGシステムにとっての課題である。
応答として、GraphRAGはエンティティ全体の構造情報を活用して、より正確で包括的な検索を可能にし、関係知識をキャプチャし、より正確でコンテキスト対応の応答を容易にする。
GraphRAGの新規性と可能性を考えると、現在の技術の体系的なレビューが不可欠である。
本稿では,GraphRAGの方法論について概観する。
Graph-Based Indexing、Graph-Guided Retrieval、Graph-Enhanced Generationを含むGraphRAGワークフローを形式化する。
次に、各ステージでコア技術とトレーニング方法を概説する。
さらに、下流タスク、アプリケーションドメイン、評価手法、およびGraphRAGの産業利用事例について検討する。
最後に,今後の研究の方向性を探究し,さらなる問いを喚起し,この分野の進展を推し進める。
この分野で最近の進歩を追跡するため、我々は \url{https://github.com/pengboci/GraphRAG-Survey} にリポジトリを設置した。
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