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。
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