論文の概要: SimGRAG: Leveraging Similar Subgraphs for Knowledge Graphs Driven Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15272v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 15:40:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 18:46:08.656565
• Title: SimGRAG: Leveraging Similar Subgraphs for Knowledge Graphs Driven Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: SimGRAG: 知識グラフ駆動の検索拡張生成に類似のサブグラフを活用する
• Authors: Yuzheng Cai, Zhenyue Guo, Yiwen Pei, Wanrui Bian, Weiguo Zheng,
• Abstract要約: そこで我々はSimGRAG(Simisal Graph Enhanced Retrieval-Augmented Generation)法を提案する。 クエリテキストとナレッジグラフの整合性という課題に効果的に対処する。 SimGRAGは、質問応答と事実検証において最先端のKG駆動RAG法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.568733377722896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have shown impressive versatility across various tasks. To eliminate its hallucinations, retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a powerful approach, leveraging external knowledge sources like knowledge graphs (KGs). In this paper, we study the task of KG-driven RAG and propose a novel Similar Graph Enhanced Retrieval-Augmented Generation (SimGRAG) method. It effectively addresses the challenge of aligning query texts and KG structures through a two-stage process: (1) query-to-pattern, which uses an LLM to transform queries into a desired graph pattern, and (2) pattern-to-subgraph, which quantifies the alignment between the pattern and candidate subgraphs using a graph semantic distance (GSD) metric. We also develop an optimized retrieval algorithm that efficiently identifies the top-$k$ subgraphs within 1-second latency on a 10-million-scale KG. Extensive experiments show that SimGRAG outperforms state-of-the-art KG-driven RAG methods in both question answering and fact verification, offering superior plug-and-play usability and scalability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、様々なタスクにおいて顕著な汎用性を示している。 幻覚をなくすために、検索強化世代(RAG)は知識グラフ(KG)のような外部知識ソースを活用する強力なアプローチとして登場した。 本稿では,KG駆動型RAGの課題について検討し,SimGRAG(Simisal Graph Enhanced Retrieval-Augmented Generation)法を提案する。 1)LLMを用いてクエリを所望のグラフパターンに変換するクエリ・トゥ・パターンと,(2)グラフ意味距離(GSD)メトリックを用いてパターンと候補部分グラフのアライメントを定量化するパターン・トゥ・サブグラフである。 また,100万スケールのKG上で,1秒以内のレイテンシで上位$k$のサブグラフを効率的に識別する最適化された検索アルゴリズムを開発した。 大規模な実験により、SimGRAGは質問応答と事実検証の両方において最先端のKG駆動RAG法より優れており、より優れたプラグ・アンド・プレイのユーザビリティとスケーラビリティを提供している。

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