論文の概要: GeAR: Graph-enhanced Agent for Retrieval-augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18431v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 13:45:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 19:23:17.789564
• Title: GeAR: Graph-enhanced Agent for Retrieval-augmented Generation
• Title（参考訳）: GeAR: 検索増強ジェネレーションのためのグラフ強化エージェント
• Authors: Zhili Shen, Chenxin Diao, Pavlos Vougiouklis, Pascual Merita, Shriram Piramanayagam, Damien Graux, Dandan Tu, Zeren Jiang, Ruofei Lai, Yang Ren, Jeff Z. Pan,
• Abstract要約: 設計上、従来のスパース・リトリーバーや高密度リトリーバーはマルチホップ検索のシナリオにおいて課題に直面している。 本稿では, (i) グラフ拡張によりRAG性能を向上するGeARと, (ii) グラフ拡張を組み込んだエージェントフレームワークについて述べる。 本評価は,3つのマルチホップ質問応答データセットにおいて,GeARの優れた検索性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.805134136960998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation systems rely on effective document retrieval capabilities. By design, conventional sparse or dense retrievers face challenges in multi-hop retrieval scenarios. In this paper, we present GeAR, which advances RAG performance through two key innovations: (i) graph expansion, which enhances any conventional base retriever, such as BM25, and (ii) an agent framework that incorporates graph expansion. Our evaluation demonstrates GeAR's superior retrieval performance on three multi-hop question answering datasets. Additionally, our system achieves state-of-the-art results with improvements exceeding 10% on the challenging MuSiQue dataset, while requiring fewer tokens and iterations compared to other multi-step retrieval systems.
• Abstract（参考訳）: 検索拡張生成システムは、有効な文書検索機能に依存している。 設計上、従来のスパース・リトリーバーや高密度リトリーバーはマルチホップ検索のシナリオにおいて課題に直面している。 本稿では,2つの重要なイノベーションを通じてRAG性能を向上するGeARを紹介する。 (i)BM25などの従来のベースレトリバーを強化したグラフ展開 (ii)グラフ拡張を組み込んだエージェントフレームワーク。 本評価は,3つのマルチホップ質問応答データセットにおいて,GeARの優れた検索性能を示す。 さらに,本システムでは,他のマルチステップ検索システムに比べてトークンやイテレーションを少なく抑えながら,挑戦的な MuSiQue データセット上で10% 以上の改善を実現している。

関連論文リスト

• Reasoning of Large Language Models over Knowledge Graphs with Super-Relations [53.14275361052276]
  本稿では,ReKnoSフレームワークを提案する。 我々のフレームワークの主な利点は、スーパーリレーションを通して複数のリレーションパスを含めることである。 その結果、ReKnoSは既存の最先端ベースラインよりも優れた性能を示し、平均精度は2.92%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-28T06:11:04Z)
• RGL: A Graph-Centric, Modular Framework for Efficient Retrieval-Augmented Generation on Graphs [58.10503898336799]
  完全なRAGパイプラインをシームレスに統合するモジュラーフレームワークであるRAG-on-Graphs Library(RGL)を紹介した。 RGLは、さまざまなグラフフォーマットをサポートし、必須コンポーネントの最適化実装を統合することで、重要な課題に対処する。 評価の結果,RGLはプロトタイピングプロセスの高速化だけでなく,グラフベースRAGシステムの性能や適用性の向上も図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-25T03:21:48Z)
• MultiConIR: Towards multi-condition Information Retrieval [57.6405602406446]
  我々は,マルチコンディションシナリオにおける検索モデルの評価を目的とした,最初のベンチマークであるMultiConIRを紹介する。 本稿では,マルチコンディションのロバスト性,モノトニック関連性ランキング,クエリフォーマットの感度に基づいて,検索とリランクモデルの評価を行う3つのタスクを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T05:02:03Z)
• KiRAG: Knowledge-Driven Iterative Retriever for Enhancing Retrieval-Augmented Generation [30.485127201645437]
  知識駆動型反復検索モデルを用いてiRAGの検索プロセスを強化するKiRAGを提案する。 具体的には、KRAGは文書を知識トリプルに分解し、これらのトリプルで反復的な検索を行い、現実的に信頼できる検索プロセスを実現する。 KiRAGは既存のiRAGモデルを大きく上回り、R@3で9.40%、マルチホップQAでF1で5.14%改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T17:47:53Z)
• ViDoRAG: Visual Document Retrieval-Augmented Generation via Dynamic Iterative Reasoning Agents [27.90338725230132]
  ViDoSeekは複雑な推論を必要とする視覚的にリッチなドキュメント上でのRAGパフォーマンスを評価するために設計されたデータセットである。 視覚文書間の複雑な推論に適した新しいマルチエージェントRAGフレームワークであるViDoRAGを提案する。 特にViDoRAGは、競合するViDoSeekベンチマークで既存のメソッドを10%以上上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T09:26:12Z)
• Chain-of-Retrieval Augmented Generation [72.06205327186069]
  本稿では,o1-like RAGモデルを学習し,最終回答を生成する前に段階的に関連情報を抽出・推論する手法を提案する。 提案手法であるCoRAGは,進化状態に基づいて動的にクエリを再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T09:12:52Z)
• SiReRAG: Indexing Similar and Related Information for Multihop Reasoning [96.60045548116584]
  SiReRAGは、類似情報と関連する情報の両方を明示的に考慮する新しいRAGインデックス方式である。 SiReRAGは、3つのマルチホップデータセットの最先端インデックス手法を一貫して上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T04:56:43Z)
• CodeXEmbed: A Generalist Embedding Model Family for Multiligual and Multi-task Code Retrieval [103.116634967815]
  CodeXEmbedは400Mから7Bパラメータの大規模なコード埋め込みモデルのファミリーである。 我々の新しいトレーニングパイプラインは、複数のプログラミング言語を統合し、様々なコード関連タスクを共通の検索フレームワークに変換する。 私たちの7Bモデルは、コード検索において新しい最先端(SOTA)を設定し、以前の主要なモデルであるVoyage-CodeをCoIRベンチマークで20%以上上回っています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T16:54:45Z)
• xRAG: Extreme Context Compression for Retrieval-augmented Generation with One Token [108.7069350303884]
  xRAGは、検索拡張生成に適した、革新的なコンテキスト圧縮手法である。 xRAGは、言語モデル表現空間に文書の埋め込みをシームレスに統合する。 実験の結果、xRAGは6つの知識集約タスクで平均10%以上の改善を達成していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:15:17Z)
• RQ-RAG: Learning to Refine Queries for Retrieval Augmented Generation [42.82192656794179]
  大きな言語モデル(LLM)は優れた能力を示すが、不正確なあるいは幻覚反応を引き起こす傾向がある。 この制限は、膨大な事前トレーニングデータセットに依存することに起因するため、目に見えないシナリオでのエラーの影響を受けやすい。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の関連文書を応答生成プロセスに組み込むことによって、この問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T08:58:54Z)
• Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers [0.0]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) で文書のプライベートな知識基盤を注入し、生成的Q&A (Question-Answering) システムを構築するための一般的なアプローチである。 本稿では,Vector インデックスや Sparse インデックスなどのセマンティック検索手法をハイブリッドクエリ手法と組み合わせた 'Blended RAG' 手法を提案する。 本研究は,NQ や TREC-COVID などの IR (Information Retrieval) データセットの検索結果の改善と,新たなベンチマーク設定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T17:13:46Z)
• Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey [38.50754568320154]
  このような課題に対処するためのパラダイムとして,レトリーバル拡張生成(RAG)が登場している。 RAGは情報検索プロセスを導入し、利用可能なデータストアから関連オブジェクトを検索することで生成プロセスを強化する。 本稿では,RAG手法をAIGCシナリオに統合する既存の取り組みを概観的にレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T18:59:01Z)
• Distillation Enhanced Generative Retrieval [96.69326099136289]
  生成的検索はテキスト検索において有望な新しいパラダイムであり、関連する通路の識別子文字列を検索対象として生成する。 本研究は, 蒸留による生成的検索をさらに促進するための有効な方向を特定し, DGR という名称の実行可能なフレームワークを提案する。 本研究では,4つの公開データセットに対して実験を行い,DGRが生成的検索手法の最先端性能を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T15:48:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。