論文の概要: HybGRAG: Hybrid Retrieval-Augmented Generation on Textual and Relational Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16311v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 19:49:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:10.340626
• Title: HybGRAG: Hybrid Retrieval-Augmented Generation on Textual and Relational Knowledge Bases
• Title（参考訳）: HybGRAG: テキスト・リレーショナル知識ベースに基づくハイブリッド検索型検索生成
• Authors: Meng-Chieh Lee, Qi Zhu, Costas Mavromatis, Zhen Han, Soji Adeshina, Vassilis N. Ioannidis, Huzefa Rangwala, Christos Faloutsos,
• Abstract要約: 本稿では,レトリバーバンクと批評家モジュールからなるHQA用HybGRAGについて,次のような利点がある。 STaRKベンチマークの実験では、HybGRAGはパフォーマンスが大幅に向上し、hit@1の平均相対的な改善は51%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.46450059250384
• License:
• Abstract: Given a semi-structured knowledge base (SKB), where text documents are interconnected by relations, how can we effectively retrieve relevant information to answer user questions? Retrieval-Augmented Generation (RAG) retrieves documents to assist large language models (LLMs) in question answering; while Graph RAG (GRAG) uses structured knowledge bases as its knowledge source. However, many questions require both textual and relational information from SKB - referred to as "hybrid" questions - which complicates the retrieval process and underscores the need for a hybrid retrieval method that leverages both information. In this paper, through our empirical analysis, we identify key insights that show why existing methods may struggle with hybrid question answering (HQA) over SKB. Based on these insights, we propose HybGRAG for HQA consisting of a retriever bank and a critic module, with the following advantages: (1) Agentic, it automatically refines the output by incorporating feedback from the critic module, (2) Adaptive, it solves hybrid questions requiring both textual and relational information with the retriever bank, (3) Interpretable, it justifies decision making with intuitive refinement path, and (4) Effective, it surpasses all baselines on HQA benchmarks. In experiments on the STaRK benchmark, HybGRAG achieves significant performance gains, with an average relative improvement in Hit@1 of 51%.
• Abstract（参考訳）: テキスト文書が関係によって相互接続される半構造化知識ベース(SKB)を前提として、ユーザからの質問に答えるために、どのように効率的に関連情報を検索できるか。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) は大きな言語モデル (LLM) を支援する文書を検索するが、Graph RAG (GRAG) は構造化知識ベースをその知識源としている。 しかし、多くの質問は、SKB("ハイブリッド"質問と呼ばれる)からのテキスト情報とリレーショナル情報の両方を必要とし、検索プロセスを複雑にし、両方の情報を活用するハイブリッド検索方法の必要性を浮き彫りにしている。 本稿では,SKB 上のハイブリッド質問応答 (HQA) に既存の手法が苦労する理由を示す重要な知見を実証分析により明らかにする。 これらの知見に基づき、検索者バンクと批評家モジュールからなるHQAのHybGRAGを提案し、(1)評価モジュールからのフィードバックを取り入れて自動的に出力を洗練し、(2)適応的に、検索者バンクとテキスト・リレーショナル情報の両方を必要とするハイブリッド質問を解消し、(3)解釈し、直感的な洗練パスで意思決定を正当化し、(4)有効にHQAベンチマークのベースラインを全て越えます。 STaRKベンチマークの実験では、HybGRAGはパフォーマンスが大幅に向上し、hit@1の平均相対的な改善は51%である。

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