論文の概要: LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05779v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 08:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:49:50.763771
• Title: LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: LightRAG: シンプルで高速な検索機能付きジェネレーション
• Authors: Zirui Guo, Lianghao Xia, Yanhua Yu, Tu Ao, Chao Huang,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部知識ソースを統合することで、大規模言語モデル(LLM)を強化する。 既存のRAGシステムには、フラットなデータ表現への依存やコンテキスト認識の欠如など、大きな制限がある。 テキストインデックスと検索プロセスにグラフ構造を組み込んだLightRAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.86888202297654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems enhance large language models (LLMs) by integrating external knowledge sources, enabling more accurate and contextually relevant responses tailored to user needs. However, existing RAG systems have significant limitations, including reliance on flat data representations and inadequate contextual awareness, which can lead to fragmented answers that fail to capture complex inter-dependencies. To address these challenges, we propose LightRAG, which incorporates graph structures into text indexing and retrieval processes. This innovative framework employs a dual-level retrieval system that enhances comprehensive information retrieval from both low-level and high-level knowledge discovery. Additionally, the integration of graph structures with vector representations facilitates efficient retrieval of related entities and their relationships, significantly improving response times while maintaining contextual relevance. This capability is further enhanced by an incremental update algorithm that ensures the timely integration of new data, allowing the system to remain effective and responsive in rapidly changing data environments. Extensive experimental validation demonstrates considerable improvements in retrieval accuracy and efficiency compared to existing approaches. We have made our LightRAG open-source and available at the link: https://github.com/HKUDS/LightRAG.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部知識ソースを統合することで、より大きな言語モデル(LLM)を強化する。 しかしながら、既存のRAGシステムには、フラットなデータ表現への依存や、コンテキスト認識の欠如など、重大な制限があり、複雑な相互依存を捉えるのに失敗する断片的な回答につながる可能性がある。 これらの課題に対処するために,テキストインデックスと検索プロセスにグラフ構造を組み込んだLightRAGを提案する。 この革新的なフレームワークは、低レベルの知識発見と高レベルの知識発見の両方から包括的な情報検索を強化する二重レベル検索システムを採用している。 さらに、グラフ構造とベクトル表現の統合により、関連エンティティとその関係の効率的な検索が容易になり、文脈的関連性を維持しながら応答時間を大幅に改善する。 この機能は、新しいデータのタイムリーな統合を保証するインクリメンタルな更新アルゴリズムによってさらに強化され、システムは、急速に変化するデータ環境において、効果的で応答性を保つことができる。 大規模な実験的検証は、既存のアプローチと比較して、検索精度と効率が大幅に向上したことを示している。 LightRAGをオープンソースにし、リンクで利用可能にしました。

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