論文の概要: Advanced RAG Models with Graph Structures: Optimizing Complex Knowledge Reasoning and Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03572v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 00:23:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-09 19:50:58.174048
• Title: Advanced RAG Models with Graph Structures: Optimizing Complex Knowledge Reasoning and Text Generation
• Title（参考訳）: グラフ構造を持つ高度なRAGモデル:複雑な知識推論とテキスト生成の最適化
• Authors: Yuxin Dong, Shuo Wang, Hongye Zheng, Jiajing Chen, Zhenhong Zhang, Chihang Wang,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3491970177535
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• Abstract: This study aims to optimize the existing retrieval-augmented generation model (RAG) by introducing a graph structure to improve the performance of the model in dealing with complex knowledge reasoning tasks. The traditional RAG model has the problem of insufficient processing efficiency when facing complex graph structure information (such as knowledge graphs, hierarchical relationships, etc.), which affects the quality and consistency of the generated results. This study proposes a scheme to process graph structure data by combining graph neural network (GNN), so that the model can capture the complex relationship between entities, thereby improving the knowledge consistency and reasoning ability of the generated text. The experiment used the Natural Questions (NQ) dataset and compared it with multiple existing generation models. The results show that the graph-based RAG model proposed in this paper is superior to the traditional generation model in terms of quality, knowledge consistency, and reasoning ability, especially when dealing with tasks that require multi-dimensional reasoning. Through the combination of the enhancement of the retrieval module and the graph neural network, the model in this study can better handle complex knowledge background information and has broad potential value in multiple practical application scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複雑な知識推論タスクに対処する際のモデルの性能を改善するために,グラフ構造を導入することにより,既存の検索拡張生成モデル(RAG)を最適化することを目的とする。 従来のRAGモデルでは、複雑なグラフ構造情報(知識グラフ、階層関係など)に直面すると、結果の品質や一貫性に影響を及ぼす処理効率が不十分である。 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせてグラフ構造データを処理する手法を提案する。 この実験では、Natural Questions(NQ)データセットを使用して、既存の複数の生成モデルと比較した。 本研究で提案するグラフベースRAGモデルは,特に多次元推論を必要とするタスクを扱う場合,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を示す。 本研究は,検索モジュールとグラフニューラルネットワークの強化を組み合わせることで,複雑な知識背景情報をよりうまく扱えるようになり,複数の応用シナリオにおいて大きな潜在価値が期待できる。

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