論文の概要: Simple is Effective: The Roles of Graphs and Large Language Models in Knowledge-Graph-Based Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20724v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 04:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:17:32.590830
• Title: Simple is Effective: The Roles of Graphs and Large Language Models in Knowledge-Graph-Based Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: Simple is Effective:The Roles of Graphs and Large Language Models in Knowledge-Graph-based Retrieval-Augmented Generation (特集:情報ネットワーク)
• Authors: Mufei Li, Siqi Miao, Pan Li,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は強い推論能力を示すが、幻覚や時代遅れの知識のような制限に直面している。 本稿では、サブグラフを検索する知識グラフ(KG)ベースのRetrieval-Augmented Generation(RAG)フレームワークを拡張するSubgraphRAGを紹介する。 提案手法は,高効率かつフレキシブルなサブグラフ検索を実現するために,並列3重装飾機構を備えた軽量多層パーセプトロンを革新的に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.844598565914055
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate strong reasoning abilities but face limitations such as hallucinations and outdated knowledge. Knowledge Graph (KG)-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses these issues by grounding LLM outputs in structured external knowledge from KGs. However, current KG-based RAG frameworks still struggle to optimize the trade-off between retrieval effectiveness and efficiency in identifying a suitable amount of relevant graph information for the LLM to digest. We introduce SubgraphRAG, extending the KG-based RAG framework that retrieves subgraphs and leverages LLMs for reasoning and answer prediction. Our approach innovatively integrates a lightweight multilayer perceptron with a parallel triple-scoring mechanism for efficient and flexible subgraph retrieval while encoding directional structural distances to enhance retrieval effectiveness. The size of retrieved subgraphs can be flexibly adjusted to match the query's need and the downstream LLM's capabilities. This design strikes a balance between model complexity and reasoning power, enabling scalable and generalizable retrieval processes. Notably, based on our retrieved subgraphs, smaller LLMs like Llama3.1-8B-Instruct deliver competitive results with explainable reasoning, while larger models like GPT-4o achieve state-of-the-art accuracy compared with previous baselines -- all without fine-tuning. Extensive evaluations on the WebQSP and CWQ benchmarks highlight SubgraphRAG's strengths in efficiency, accuracy, and reliability by reducing hallucinations and improving response grounding.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は強い推論能力を示すが、幻覚や時代遅れの知識のような制限に直面している。 知識グラフ (KG) をベースとしたRetrieval-Augmented Generation (RAG) は、これらの問題に対処するために、KG から構造化外部知識に LLM 出力を接地する。 しかしながら、現在のKGベースのRAGフレームワークは、LLMが消化する適切な量のグラフ情報を特定する際に、検索効率と効率のトレードオフを最適化するのに依然として苦労している。 本稿では,KGベースのRAGフレームワークを拡張したSubgraphRAGを紹介する。 提案手法は,方向構造距離を符号化しながら高速かつ柔軟な部分グラフ検索を実現するために,並列3重符号化機構を備えた軽量多層パーセプトロンを革新的に統合し,検索効率を向上する。 検索したサブグラフのサイズは、クエリのニーズと下流のLLMの機能に合わせるように柔軟に調整できる。 この設計は、モデルの複雑さと推論能力のバランスを取り、スケーラブルで一般化可能な検索プロセスを可能にする。 特に、検索したサブグラフに基づいて、Llama3.1-8B-Instructのような小さなLCMは説明可能な推論で競合する結果をもたらす。 WebQSPとCWQベンチマークの大規模な評価では、幻覚を減らし、応答基盤を改善することで、SubgraphRAGの効率、精度、信頼性の強さを強調している。

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