論文の概要: RAGONITE: Iterative Retrieval on Induced Databases and Verbalized RDF for Conversational QA over KGs with RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17690v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 16:16:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:46.933085
• Title: RAGONITE: Iterative Retrieval on Induced Databases and Verbalized RDF for Conversational QA over KGs with RAG
• Title（参考訳）: RAGONITE:RAAGを用いたKG上での会話型QAのための誘導データベースとバーバリゼーションRDFの反復検索
• Authors: Rishiraj Saha Roy, Chris Hinze, Joel Schlotthauer, Farzad Naderi, Viktor Hangya, Andreas Foltyn, Luzian Hahn, Fabian Kuech,
• Abstract要約: SPARQLは複雑な意図と会話型の質問に対して脆弱である。 i)知識グラフから自動的に抽出されたデータベース上のSPARQL結果と、(ii)KG事実の動詞化に関するテキスト検索結果。 パイプラインは反復的な検索をサポートし、どのブランチの結果も満足できないと判断された場合、システムは自動的にラウンドを選択できる。 本稿では,BMW自動車の知識グラフに基づくいくつかのベースラインに対する提案方式の優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4032082023113475
• License:
• Abstract: Conversational question answering (ConvQA) is a convenient means of searching over RDF knowledge graphs (KGs), where a prevalent approach is to translate natural language questions to SPARQL queries. However, SPARQL has certain shortcomings: (i) it is brittle for complex intents and conversational questions, and (ii) it is not suitable for more abstract needs. Instead, we propose a novel two-pronged system where we fuse: (i) SQL-query results over a database automatically derived from the KG, and (ii) text-search results over verbalizations of KG facts. Our pipeline supports iterative retrieval: when the results of any branch are found to be unsatisfactory, the system can automatically opt for further rounds. We put everything together in a retrieval augmented generation (RAG) setup, where an LLM generates a coherent response from accumulated search results. We demonstrate the superiority of our proposed system over several baselines on a knowledge graph of BMW automobiles.
• Abstract（参考訳）: 会話型質問応答(ConvQA)はRDF知識グラフ(KG)を検索する便利な手段である。 しかし、SPARQLにはいくつかの欠点がある。 (i)複雑な意図や会話の質問に対して弱く、 (ii)より抽象的なニーズには適さない。 代わりに、融合する新しい2段階のシステムを提案する。 (i)KGから自動的に派生したデータベース上のSQLクエリ結果 (二)KG事実の動詞化に関するテキスト検索結果。 パイプラインは反復的な検索をサポートし、どのブランチの結果も満足できないと判断された場合、システムは自動的にラウンドを選択できる。 我々は,LLMが蓄積した検索結果からコヒーレントな応答を生成する検索拡張生成(RAG)設定に,全てをまとめる。 本稿では,BMW自動車の知識グラフに基づくいくつかのベースラインに対する提案方式の優位性を示す。

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