論文の概要: Personalized Graph-Based Retrieval for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02157v1
• Date: Sat, 04 Jan 2025 01:46:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:07:44.588670
• Title: Personalized Graph-Based Retrieval for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのパーソナライズされたグラフベース検索
• Authors: Steven Au, Cameron J. Dimacali, Ojasmitha Pedirappagari, Namyong Park, Franck Dernoncourt, Yu Wang, Nikos Kanakaris, Hanieh Deilamsalehy, Ryan A. Rossi, Nesreen K. Ahmed,
• Abstract要約: ユーザ中心の知識グラフを利用してパーソナライゼーションを強化するフレームワークを提案する。 構造化されたユーザ知識を直接検索プロセスに統合し、ユーザ関連コンテキストにプロンプトを拡大することにより、PGraphはコンテキスト理解と出力品質を向上させる。 また,ユーザ履歴が不足あるいは利用できない実環境において,パーソナライズされたテキスト生成タスクを評価するために設計された,パーソナライズドグラフベースのテキスト生成ベンチマークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.7278897841697
• License:
• Abstract: As large language models (LLMs) evolve, their ability to deliver personalized and context-aware responses offers transformative potential for improving user experiences. Existing personalization approaches, however, often rely solely on user history to augment the prompt, limiting their effectiveness in generating tailored outputs, especially in cold-start scenarios with sparse data. To address these limitations, we propose Personalized Graph-based Retrieval-Augmented Generation (PGraphRAG), a framework that leverages user-centric knowledge graphs to enrich personalization. By directly integrating structured user knowledge into the retrieval process and augmenting prompts with user-relevant context, PGraphRAG enhances contextual understanding and output quality. We also introduce the Personalized Graph-based Benchmark for Text Generation, designed to evaluate personalized text generation tasks in real-world settings where user history is sparse or unavailable. Experimental results show that PGraphRAG significantly outperforms state-of-the-art personalization methods across diverse tasks, demonstrating the unique advantages of graph-based retrieval for personalization.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)が進化するにつれて、パーソナライズされたコンテキスト対応の応答を提供する能力は、ユーザエクスペリエンスを改善するための変革的なポテンシャルを提供します。 しかし、既存のパーソナライゼーションアプローチは、ユーザー履歴にのみ依存してプロンプトを増強し、特にスパースデータによるコールドスタートシナリオにおいて、調整されたアウトプットの生成の有効性を制限していることが多い。 これらの制約に対処するため、パーソナライズされたグラフベースの検索・拡張生成(PGraphRAG)を提案する。 構造化されたユーザ知識を直接検索プロセスに統合し、ユーザ関連コンテキストでプロンプトを増強することにより、PGraphRAGはコンテキスト理解と出力品質を向上させる。 また,ユーザ履歴が不足あるいは利用できない実環境において,パーソナライズされたテキスト生成タスクを評価するために設計された,パーソナライズドグラフベースのテキスト生成ベンチマークを導入する。 実験の結果,PGraphRAGは様々なタスクにまたがって最先端のパーソナライズ手法よりも優れており,グラフに基づくパーソナライズ検索の独特な利点が示された。

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