論文の概要: LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based Retrieval-Augmented Generation for Design Space Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05844v2
• Date: Fri, 17 Jan 2025 05:33:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:58:22.479216
• Title: LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based Retrieval-Augmented Generation for Design Space Exploration
• Title（参考訳）: LEGO-GraphRAG: 設計空間探索のためのグラフベース検索拡張生成のモジュール化
• Authors: Yukun Cao, Zengyi Gao, Zhiyang Li, Xike Xie, Kevin Zhou, Jianliang Xu,
• Abstract要約: LEGO-GraphRAGは,GraphRAGワークフローのきめ細かい分解を可能にするモジュール型フレームワークである。 本フレームワークは,大規模実世界のグラフと多様なクエリセット上でのグラフRAGの総合的研究を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.514586423233872
• License:
• Abstract: GraphRAG integrates (knowledge) graphs with large language models (LLMs) to improve reasoning accuracy and contextual relevance. Despite its promising applications and strong relevance to multiple research communities, such as databases and natural language processing, GraphRAG currently lacks modular workflow analysis, systematic solution frameworks, and insightful empirical studies. To bridge these gaps, we propose LEGO-GraphRAG, a modular framework that enables: 1) fine-grained decomposition of the GraphRAG workflow, 2) systematic classification of existing techniques and implemented GraphRAG instances, and 3) creation of new GraphRAG instances. Our framework facilitates comprehensive empirical studies of GraphRAG on large-scale real-world graphs and diverse query sets, revealing insights into balancing reasoning quality, runtime efficiency, and token or GPU cost, that are essential for building advanced GraphRAG systems.
• Abstract（参考訳）: GraphRAGは、推論精度と文脈関連性を改善するために、大きな言語モデル(LLM)と(知識)グラフを統合する。 将来性のあるアプリケーションと、データベースや自然言語処理など、複数の研究コミュニティへの強い関連性にもかかわらず、GraphRAGは現在、モジュラーワークフロー分析、システマティックソリューションフレームワーク、洞察に富んだ実証的研究を欠いている。 これらのギャップを埋めるため、LEGO-GraphRAGというモジュラーフレームワークを提案します。 1) GraphRAGワークフローのきめ細かい分解。 2)既存技術の体系的な分類と実装されたGraphRAGインスタンス 3) 新しいGraphRAGインスタンスの作成。 本フレームワークは,GraphRAGシステム構築に不可欠な推論品質,実行効率,トークンやGPUコストのバランスに関する知見を,大規模実世界のグラフと多様なクエリセットに関する総合的な実証研究に役立てる。

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