論文の概要: Enhancing Structured-Data Retrieval with GraphRAG: Soccer Data Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17580v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 06:53:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 22:46:14.714072
- Title: Enhancing Structured-Data Retrieval with GraphRAG: Soccer Data Case Study
- Title（参考訳）: GraphRAGによる構造化データ検索の強化:サッカーデータケーススタディ
- Authors: Zahra Sepasdar, Sushant Gautam, Cise Midoglu, Michael A. Riegler, Pål Halvorsen,
- Abstract要約: Structured-GraphRAGは自然言語クエリにおける構造化データセット間の情報検索を強化するために設計された汎用フレームワークである。
その結果,Structured-GraphRAGはクエリ処理効率を大幅に改善し,応答時間を短縮することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.742245127121496
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Extracting meaningful insights from large and complex datasets poses significant challenges, particularly in ensuring the accuracy and relevance of retrieved information. Traditional data retrieval methods such as sequential search and index-based retrieval often fail when handling intricate and interconnected data structures, resulting in incomplete or misleading outputs. To overcome these limitations, we introduce Structured-GraphRAG, a versatile framework designed to enhance information retrieval across structured datasets in natural language queries. Structured-GraphRAG utilizes multiple knowledge graphs, which represent data in a structured format and capture complex relationships between entities, enabling a more nuanced and comprehensive retrieval of information. This graph-based approach reduces the risk of errors in language model outputs by grounding responses in a structured format, thereby enhancing the reliability of results. We demonstrate the effectiveness of Structured-GraphRAG by comparing its performance with that of a recently published method using traditional retrieval-augmented generation. Our findings show that Structured-GraphRAG significantly improves query processing efficiency and reduces response times. While our case study focuses on soccer data, the framework's design is broadly applicable, offering a powerful tool for data analysis and enhancing language model applications across various structured domains.
- Abstract（参考訳）: 大規模で複雑なデータセットから有意義な洞察を抽出することは、特に検索された情報の正確性と関連性を保証する上で、大きな課題となる。
シーケンシャル検索やインデックスベースの検索のような従来のデータ検索手法は、複雑なデータ構造と相互接続されたデータ構造を扱うときにしばしば失敗し、不完全あるいは誤った出力をもたらす。
これらの制限を克服するために、自然言語クエリにおける構造化データセット間の情報検索を強化するために設計された汎用フレームワークであるStructured-GraphRAGを導入する。
Structured-GraphRAGは、構造化形式でデータを表現し、エンティティ間の複雑な関係をキャプチャする複数の知識グラフを利用する。
このグラフベースのアプローチは、構造化形式で応答を基底にすることで、言語モデル出力の誤りのリスクを低減し、結果の信頼性を高める。
本稿では,従来の検索拡張生成を用いた最近発表された手法との比較により,構造化GraphRAGの有効性を実証する。
その結果,Structured-GraphRAGはクエリ処理効率を大幅に改善し,応答時間を短縮することがわかった。
ケーススタディはサッカーデータに焦点をあてるが、フレームワークの設計は広く適用可能であり、様々な構造化ドメインにわたるデータ分析と言語モデルアプリケーションの拡張のための強力なツールを提供する。
関連論文リスト
- FastRAG: Retrieval Augmented Generation for Semi-structured Data [1.5566524830295307]
本稿では,半構造化データを対象とした新しいRAG手法であるFastRAGを紹介する。
FastRAGはスキーマ学習とスクリプト学習を使用して、全データソースをLLMに送信することなく、データを抽出し、構造化する。
テキスト検索と知識グラフクエリを統合して、コンテキスト豊富な情報を取得する精度を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-21T01:00:25Z) - Advanced RAG Models with Graph Structures: Optimizing Complex Knowledge Reasoning and Text Generation [7.3491970177535]
本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせたグラフ構造データ処理手法を提案する。
この結果から,本論文で提案するグラフベースRAGモデルは,品質,知識の整合性,推論能力の点で従来の世代モデルよりも優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-06T00:23:55Z) - RiTeK: A Dataset for Large Language Models Complex Reasoning over Textual Knowledge Graphs [12.846097618151951]
我々は,テキスト知識グラフ(RiTeK)を用いたLLMの複雑な推論のためのデータセットを開発し,広範なトポロジ的構造を網羅する。
多様なトポロジ構造、注釈付き情報、複雑なテキスト記述を統合した現実的なユーザクエリを合成する。
そこで我々はモンテカルロ木探索法 (CTS) を導入し, 特定のクエリに対してテキストグラフから関係経路情報を自動的に抽出する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T19:33:37Z) - Learning to Model Graph Structural Information on MLPs via Graph Structure Self-Contrasting [50.181824673039436]
本稿では,グラフ構造情報をメッセージパッシングなしで学習するグラフ構造自己コントラスト(GSSC)フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,構造情報を事前知識として暗黙的にのみ組み込む,MLP(Multi-Layer Perceptrons)に基づいている。
これはまず、近傍の潜在的非形式的あるいはノイズの多いエッジを取り除くために構造的スペーシングを適用し、その後、スペーシングされた近傍で構造的自己コントラストを行い、ロバストなノード表現を学ぶ。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-09T12:56:02Z) - Introducing Diminutive Causal Structure into Graph Representation Learning [19.132025125620274]
本稿では,グラフニューラルネット(GNN)が専門的な最小の因果構造から洞察を得ることを可能にする新しい手法を提案する。
本手法は,これらの小型因果構造のモデル表現から因果知識を抽出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T00:18:20Z) - GraphER: A Structure-aware Text-to-Graph Model for Entity and Relation Extraction [3.579132482505273]
自然言語処理(NLP)における情報抽出は重要な課題である
グラフ構造学習(GSL)として定式化する手法を提案する。
この定式化により、エンティティとリレーショナル予測のためのより良い相互作用と構造インフォームド決定が可能になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T20:09:37Z) - GraphEdit: Large Language Models for Graph Structure Learning [62.618818029177355]
グラフ構造学習(GSL)は、グラフ構造データ中のノード間の固有の依存関係と相互作用をキャプチャすることに焦点を当てている。
既存のGSL法は、監督信号として明示的なグラフ構造情報に大きく依存している。
グラフ構造化データの複雑なノード関係を学習するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したグラフ編集を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T08:29:42Z) - StructGPT: A General Framework for Large Language Model to Reason over
Structured Data [117.13986738340027]
我々は,構造化データに基づく質問応答タスクの解法として,emphIterative Reading-then-Reasoning(IRR)アプローチを開発した。
提案手法はChatGPTの性能を大幅に向上させ,全データの教師付きベースラインに対して同等のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-16T17:45:23Z) - Boosting Event Extraction with Denoised Structure-to-Text Augmentation [52.21703002404442]
イベント抽出は、テキストから事前に定義されたイベントトリガと引数を認識することを目的としている。
最近のデータ拡張手法は文法的誤りの問題を無視することが多い。
本稿では,イベント抽出DAEEのための記述構造からテキストへの拡張フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-16T16:52:07Z) - Amortized Inference for Causal Structure Learning [72.84105256353801]
因果構造を学習することは、通常、スコアまたは独立テストを使用して構造を評価することを伴う探索問題を引き起こす。
本研究では,観測・干渉データから因果構造を予測するため,変分推論モデルを訓練する。
我々のモデルは、実質的な分布シフトの下で頑健な一般化能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-25T17:37:08Z) - Graph Information Bottleneck [77.21967740646784]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワーク構造とノード機能から情報を融合する表現的な方法を提供する。
GIBは、一般的なInformation Bottleneck (IB) を継承し、与えられたタスクに対する最小限の表現を学習することを目的としている。
提案したモデルが最先端のグラフ防御モデルよりも堅牢であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-24T07:13:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。