論文の概要: A Survey of Graph Retrieval-Augmented Generation for Customized Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13958v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 06:25:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:39.835823
• Title: A Survey of Graph Retrieval-Augmented Generation for Customized Large Language Models
• Title（参考訳）: カスタマイズされた大規模言語モデルのためのグラフ検索拡張生成の検討
• Authors: Qinggang Zhang, Shengyuan Chen, Yuanchen Bei, Zheng Yuan, Huachi Zhou, Zijin Hong, Junnan Dong, Hao Chen, Yi Chang, Xiao Huang,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)をカスタマイズするための有望なソリューションとして登場した。 本調査は,GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)の系統的解析である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.190033208947051
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in a wide range of tasks, yet their application to specialized domains remains challenging due to the need for deep expertise. Retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a promising solution to customize LLMs for professional fields by seamlessly integrating external knowledge bases, enabling real-time access to domain-specific expertise during inference. Despite its potential, traditional RAG systems, based on flat text retrieval, face three critical challenges: (i) complex query understanding in professional contexts, (ii) difficulties in knowledge integration across distributed sources, and (iii) system efficiency bottlenecks at scale. This survey presents a systematic analysis of Graph-based Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG), a new paradigm that revolutionizes domain-specific LLM applications. GraphRAG addresses traditional RAG limitations through three key innovations: (i) graph-structured knowledge representation that explicitly captures entity relationships and domain hierarchies, (ii) efficient graph-based retrieval techniques that enable context-preserving knowledge retrieval with multihop reasoning ability, and (iii) structure-aware knowledge integration algorithms that leverage retrieved knowledge for accurate and logical coherent generation of LLMs. In this survey, we systematically analyze the technical foundations of GraphRAG and examine current implementations across various professional domains, identifying key technical challenges and promising research directions. All the related resources of GraphRAG, including research papers, open-source data, and projects, are collected for the community in \textcolor{blue}{\url{https://github.com/DEEP-PolyU/Awesome-GraphRAG}}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにおいて顕著な能力を示してきたが、深い専門知識を必要とするため、専門分野への応用は難しいままである。 Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部知識ベースをシームレスに統合し、推論中にドメイン固有の専門知識へのリアルタイムアクセスを可能にすることにより、プロフェッショナルフィールド用のLLMをカスタマイズするための有望なソリューションとして登場した。 その可能性にもかかわらず、フラットテキスト検索に基づく従来のRAGシステムは、3つの重要な課題に直面している。 (i)専門的な文脈における複雑なクエリ理解 (二)分散ソース間の知識統合の難しさ、 三 システム効率のボトルネックを大規模に行うこと。 本調査では,ドメイン固有のLLMアプリケーションに革命をもたらす新しいパラダイムであるGraphRAG(Retrieval-Augmented Generation)を,グラフベースで体系的に分析する。 GraphRAGは,3つの重要なイノベーションを通じて,従来のRAG制限に対処する。 (i)エンティティ関係とドメイン階層を明確にキャプチャするグラフ構造化知識表現。 (II)マルチホップ推論機能付き文脈保存知識検索を可能にする効率的なグラフベース検索技術、及び 3)LLMの正確かつ論理的コヒーレントな生成のための検索知識を活用する構造認識知識統合アルゴリズム。 本研究では,GraphRAGの技術的基盤を体系的に分析し,様々な専門分野にまたがる実装について検討し,重要な技術的課題を特定し,研究の方向性を期待する。 GraphRAGの関連リソース(研究論文、オープンソースデータ、プロジェクトなど)はすべて、コミュニティのために、textcolor{blue}{\url{https://github.com/DEEP-PolyU/Awesome-GraphRAG}}で収集されている。

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