論文の概要: RAG vs. GraphRAG: A Systematic Evaluation and Key Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11371v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 02:36:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:08:15.371198
• Title: RAG vs. GraphRAG: A Systematic Evaluation and Key Insights
• Title（参考訳）: RAG vs. GraphRAG: システム評価とキーポイント
• Authors: Haoyu Han, Harry Shomer, Yu Wang, Yongjia Lei, Kai Guo, Zhigang Hua, Bo Long, Hui Liu, Jiliang Tang,
• Abstract要約: 我々は,テキストベースベンチマークを用いて,検索型拡張生成(RAG)とグラフRAGを体系的に評価する。 本結果は,RAGとGraphRAGの異なる課題と評価の観点から,それぞれ異なる強みを浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.31801859160484
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances the performance of LLMs across various tasks by retrieving relevant information from external sources, particularly on text-based data. For structured data, such as knowledge graphs, GraphRAG has been widely used to retrieve relevant information. However, recent studies have revealed that structuring implicit knowledge from text into graphs can benefit certain tasks, extending the application of GraphRAG from graph data to general text-based data. Despite their successful extensions, most applications of GraphRAG for text data have been designed for specific tasks and datasets, lacking a systematic evaluation and comparison between RAG and GraphRAG on widely used text-based benchmarks. In this paper, we systematically evaluate RAG and GraphRAG on well-established benchmark tasks, such as Question Answering and Query-based Summarization. Our results highlight the distinct strengths of RAG and GraphRAG across different tasks and evaluation perspectives. Inspired by these observations, we investigate strategies to integrate their strengths to improve downstream tasks. Additionally, we provide an in-depth discussion of the shortcomings of current GraphRAG approaches and outline directions for future research.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、特にテキストベースのデータにおいて、外部ソースから関連する情報を取得することにより、様々なタスクにわたるLLMの性能を向上させる。 知識グラフのような構造化データに対して、GraphRAGは関連する情報を取得するために広く利用されている。 しかし、最近の研究では、テキストからグラフへの暗黙的な知識の構造化は、グラフデータから一般的なテキストベースのデータへのグラフRAGの適用を拡大することで、特定のタスクに利益をもたらすことが示されている。 拡張が成功したにもかかわらず、テキストデータに対するGraphRAGのほとんどのアプリケーションは、特定のタスクやデータセットのために設計されており、広く使用されているテキストベースのベンチマークでRAGとGraphRAGの体系的な評価と比較を欠いている。 本稿では,質問応答や問合せに基づく要約など,確立されたベンチマークタスクに基づいてRAGとGraphRAGを体系的に評価する。 本結果は,RAGとGraphRAGの異なる課題と評価の観点から,それぞれ異なる強みを浮き彫りにしている。 これらの観測に触発されて、下流タスクを改善するために、それらの強みを統合する戦略について検討する。 さらに、現在のGraphRAGアプローチの欠点について詳細な議論を行い、今後の研究の方向性について概説する。

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