論文の概要: Pseudo-Knowledge Graph: Meta-Path Guided Retrieval and In-Graph Text for RAG-Equipped LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00309v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 02:39:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:21:05.111553
• Title: Pseudo-Knowledge Graph: Meta-Path Guided Retrieval and In-Graph Text for RAG-Equipped LLM
• Title（参考訳）: Pseudo-Knowledge Graph: RAG対応LCMのためのメタパス検索とイングラフテキスト
• Authors: Yuxin Yang, Haoyang Wu, Tao Wang, Jia Yang, Hao Ma, Guojie Luo,
• Abstract要約: Pseudo-Knowledge Graph (PKG)フレームワークはメタパス検索、イングラフテキスト、ベクトル検索を大規模言語モデルに統合する。 PKGはより豊かな知識表現を提供し、情報検索の精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.941718961724984
• License:
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has revolutionized natural language processing. However, these models face challenges in retrieving precise information from vast datasets. Retrieval-Augmented Generation (RAG) was developed to combining LLMs with external information retrieval systems to enhance the accuracy and context of responses. Despite improvements, RAG still struggles with comprehensive retrieval in high-volume, low-information-density databases and lacks relational awareness, leading to fragmented answers. To address this, this paper introduces the Pseudo-Knowledge Graph (PKG) framework, designed to overcome these limitations by integrating Meta-path Retrieval, In-graph Text and Vector Retrieval into LLMs. By preserving natural language text and leveraging various retrieval techniques, the PKG offers a richer knowledge representation and improves accuracy in information retrieval. Extensive evaluations using Open Compass and MultiHop-RAG benchmarks demonstrate the framework's effectiveness in managing large volumes of data and complex relationships.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語処理に革命をもたらした。 しかし、これらのモデルは膨大なデータセットから正確な情報を取得することの難しさに直面している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、LLMと外部情報検索システムを組み合わせて、応答の精度とコンテキストを向上させるために開発された。 改善にもかかわらず、RAGは高ボリュームで情報密度の低いデータベースの包括的な検索に苦慮しており、関係性に対する認識が欠如しており、回答の断片化につながっている。 そこで本稿では,メタパス検索,In-graph Text, Vector Retrieval を LLM に統合することにより,これらの制限を克服するための Pseudo-Knowledge Graph (PKG) フレームワークを提案する。 自然言語テキストを保存し、様々な検索手法を活用することにより、PKGはより豊かな知識表現を提供し、情報検索の精度を向上させる。 Open CompassとMultiHop-RAGベンチマークを用いた大規模な評価は、大量のデータと複雑な関係を管理する上でのフレームワークの有効性を示している。

関連論文リスト

• CG-RAG: Research Question Answering by Citation Graph Retrieval-Augmented LLMs [9.718354494802002]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-25T04:18:08Z)
• Harnessing Large Language Models for Knowledge Graph Question Answering via Adaptive Multi-Aspect Retrieval-Augmentation [81.18701211912779]
  本稿では,KG(Amar)フレームワーク上での適応型マルチアスペクト検索手法を提案する。 この方法は、エンティティ、リレーション、サブグラフを含む知識を検索し、検索した各テキストを即時埋め込みに変換する。 提案手法は2つの共通データセットに対して最先端の性能を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T16:38:04Z)
• G-RAG: Knowledge Expansion in Material Science [0.0]
  Graph RAGはグラフデータベースを統合して、検索プロセスを強化する。 文書のより詳細な表現を実現するために,エージェントベースの解析手法を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T21:22:58Z)
• Simple Is Effective: The Roles of Graphs and Large Language Models in Knowledge-Graph-Based Retrieval-Augmented Generation [9.844598565914055]
  大きな言語モデル(LLM)は強い推論能力を示すが、幻覚や時代遅れの知識のような制限に直面している。 本稿では、サブグラフを検索する知識グラフ(KG)ベースのRetrieval-Augmented Generation(RAG)フレームワークを拡張するSubgraphRAGを紹介する。 提案手法は,高効率かつフレキシブルなサブグラフ検索を実現するために,並列3重装飾機構を備えた軽量多層パーセプトロンを革新的に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T04:39:32Z)
• WeKnow-RAG: An Adaptive Approach for Retrieval-Augmented Generation Integrating Web Search and Knowledge Graphs [10.380692079063467]
  本稿では,Web検索と知識グラフを統合したWeKnow-RAGを提案する。 まず,知識グラフの構造化表現と高次ベクトル検索の柔軟性を組み合わせることで,LLM応答の精度と信頼性を向上させる。 提案手法は,情報検索の効率と精度を効果的にバランスさせ,全体の検索プロセスを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T15:19:16Z)
• Rethinking Visual Prompting for Multimodal Large Language Models with External Knowledge [76.45868419402265]
  マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、膨大な高品質の画像テキストデータセットをトレーニングすることで、大きな進歩を遂げている。 しかし、マスクのような細粒度や空間的に密集した情報をテキストで明示的に伝達することの難しさは、MLLMにとって困難である。 本稿では、特殊な視覚モデルから派生した細粒度の外部知識をMLLMに統合する新しい視覚的プロンプト手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T17:43:30Z)
• Learning to Plan for Retrieval-Augmented Large Language Models from Knowledge Graphs [59.76268575344119]
  知識グラフ(KG)から得られた計画データを用いて,大規模言語モデル(LLM)計画能力を向上するための新しいフレームワークを提案する。 KGデータで微調整されたLLMは、計画能力を向上し、検索を含む複雑なQAタスクを処理するのがより適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:07:38Z)
• Unsupervised Information Refinement Training of Large Language Models for Retrieval-Augmented Generation [128.01050030936028]
  InFO-RAG という情報改質訓練手法を提案する。 InFO-RAGは低コストで、様々なタスクにまたがっている。 LLaMA2の性能を平均9.39%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T08:24:38Z)
• Context Matters: Pushing the Boundaries of Open-Ended Answer Generation with Graph-Structured Knowledge Context [4.1229332722825]
  本稿では,知識グラフに基づく拡張と合わせて,グラフ駆動型コンテキスト検索を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 我々は,様々なパラメータサイズを持つ大規模言語モデル(LLM)の実験を行い,知識の基盤化能力を評価し,オープンな質問に対する回答の事実的正確性を決定する。 われわれの方法であるGraphContextGenは、テキストベースの検索システムよりも一貫して優れており、その堅牢性と多くのユースケースへの適応性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T11:25:34Z)
• Harnessing Explanations: LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning [51.90524745663737]
  重要なイノベーションは、機能として説明を使用することで、下流タスクにおけるGNNのパフォーマンス向上に利用できます。 提案手法は、確立されたTAGデータセットの最先端結果を実現する。 本手法はトレーニングを著しく高速化し,ogbn-arxivのベースラインに最も近い2.88倍の改善を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T03:18:03Z)
• Synergistic Interplay between Search and Large Language Models for Information Retrieval [141.18083677333848]
  InteRにより、RMはLLM生成した知識コレクションを使用してクエリの知識を拡張することができる。 InteRは、最先端手法と比較して総合的に優れたゼロショット検索性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T11:58:15Z)

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。