論文の概要: KG-Retriever: Efficient Knowledge Indexing for Retrieval-Augmented Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05547v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 05:49:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:56:15.640027
• Title: KG-Retriever: Efficient Knowledge Indexing for Retrieval-Augmented Large Language Models
• Title（参考訳）: KG-Retriever:Retrieval-Augmented Large Language Modelのための効率的な知識インデックス作成
• Authors: Weijie Chen, Ting Bai, Jinbo Su, Jian Luan, Wei Liu, Chuan Shi,
• Abstract要約: KG-Retrieverと呼ばれる階層的な知識検索機能を備えた新しい知識グラフベースのRAGフレームワークを提案する。 グラフ構造の結合性は、ドキュメント内およびドキュメント間接続性を強化するために完全に活用されている。 近隣の文書からの粗粒度の協調情報と知識グラフからの簡潔な情報により、KG-Retrieverは5つの公開QAデータセットに対して顕著な改善を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.93603907879804
• License:
• Abstract: Large language models with retrieval-augmented generation encounter a pivotal challenge in intricate retrieval tasks, e.g., multi-hop question answering, which requires the model to navigate across multiple documents and generate comprehensive responses based on fragmented information. To tackle this challenge, we introduce a novel Knowledge Graph-based RAG framework with a hierarchical knowledge retriever, termed KG-Retriever. The retrieval indexing in KG-Retriever is constructed on a hierarchical index graph that consists of a knowledge graph layer and a collaborative document layer. The associative nature of graph structures is fully utilized to strengthen intra-document and inter-document connectivity, thereby fundamentally alleviating the information fragmentation problem and meanwhile improving the retrieval efficiency in cross-document retrieval of LLMs. With the coarse-grained collaborative information from neighboring documents and concise information from the knowledge graph, KG-Retriever achieves marked improvements on five public QA datasets, showing the effectiveness and efficiency of our proposed RAG framework.
• Abstract（参考訳）: 検索強化世代を持つ大規模言語モデルは、複雑な検索タスク、例えばマルチホップ質問応答において重要な課題に直面し、複数のドキュメントをナビゲートし、断片化された情報に基づいて包括的な応答を生成する必要がある。 この課題に対処するために,KG-Retrieverと呼ばれる階層的な知識検索機能を備えた新しい知識グラフベースのRAGフレームワークを提案する。 KG-Retrieverにおける検索インデックスは、知識グラフ層と協調文書層からなる階層的なインデックスグラフ上に構築される。 グラフ構造の連想性は完全に活用され,文書内および文書間接続性を強化し,情報断片化問題を根本的に緩和するとともに,LCMのクロスドキュメント検索における検索効率を向上する。 KG-Retrieverは、近隣の文書からの粗粒度の協調情報と知識グラフからの簡潔な情報により、5つの公開QAデータセットに対する顕著な改善を実現し、提案したRAGフレームワークの有効性と効率を示す。

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