論文の概要: CG-RAG: Research Question Answering by Citation Graph Retrieval-Augmented LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15067v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 04:18:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:35.201056
• Title: CG-RAG: Research Question Answering by Citation Graph Retrieval-Augmented LLMs
• Title（参考訳）: CG-RAG:Citation Graph Retrieval-Augmented LLMによる質問応答
• Authors: Yuntong Hu, Zhihan Lei, Zhongjie Dai, Allen Zhang, Abhinav Angirekula, Zheng Zhang, Liang Zhao,
• Abstract要約: CG-RAG(Contextualized Graph Retrieval-Augmented Generation)は、グラフ構造に疎密な検索信号を統合する新しいフレームワークである。 まず、引用グラフの文脈グラフ表現を提案し、文書内および文書間の明示的および暗黙的な接続を効果的にキャプチャする。 次にLexical-Semantic Graph Retrieval(LeSeGR)を提案する。 第3に,検索したグラフ構造化情報を利用した文脈認識生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.718354494802002
• License:
• Abstract: Research question answering requires accurate retrieval and contextual understanding of scientific literature. However, current Retrieval-Augmented Generation (RAG) methods often struggle to balance complex document relationships with precise information retrieval. In this paper, we introduce Contextualized Graph Retrieval-Augmented Generation (CG-RAG), a novel framework that integrates sparse and dense retrieval signals within graph structures to enhance retrieval efficiency and subsequently improve generation quality for research question answering. First, we propose a contextual graph representation for citation graphs, effectively capturing both explicit and implicit connections within and across documents. Next, we introduce Lexical-Semantic Graph Retrieval (LeSeGR), which seamlessly integrates sparse and dense retrieval signals with graph encoding. It bridges the gap between lexical precision and semantic understanding in citation graph retrieval, demonstrating generalizability to existing graph retrieval and hybrid retrieval methods. Finally, we present a context-aware generation strategy that utilizes the retrieved graph-structured information to generate precise and contextually enriched responses using large language models (LLMs). Extensive experiments on research question answering benchmarks across multiple domains demonstrate that our CG-RAG framework significantly outperforms RAG methods combined with various state-of-the-art retrieval approaches, delivering superior retrieval accuracy and generation quality.
• Abstract（参考訳）: 研究質問応答には、科学的文献の正確な検索と文脈的理解が必要である。 しかし、現在のRAG法は、複雑な文書関係と正確な情報検索のバランスをとるのに苦労することが多い。 本稿では,グラフ構造内に疎密な検索信号を統合し,検索効率を向上し,研究質問応答における生成品質を向上させる新しいフレームワークである,コンテキスト付きグラフ検索言語生成(CG-RAG)を紹介する。 まず、引用グラフの文脈グラフ表現を提案し、文書内および文書間の明示的および暗黙的な接続を効果的にキャプチャする。 次にLexical-Semantic Graph Retrieval(LeSeGR)を提案する。 引用グラフ検索における語彙精度と意味理解のギャップを埋め、既存のグラフ検索とハイブリッド検索法への一般化性を示す。 最後に,検索したグラフ構造化情報を利用して,大規模言語モデル(LLM)を用いて,高精度かつ文脈的にリッチな応答を生成するコンテキスト認識生成戦略を提案する。 複数の領域にわたる調査質問応答ベンチマークの広範囲な実験により、我々のCG-RAGフレームワークは、様々な最先端の検索手法と組み合わせてRAG法を著しく上回り、精度と生成品質が向上することを示した。

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