論文の概要: In-depth Analysis of Graph-based RAG in a Unified Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04338v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 11:34:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 16:00:31.891218
• Title: In-depth Analysis of Graph-based RAG in a Unified Framework
• Title（参考訳）: 統一フレームワークにおけるグラフベースRAGの深部解析
• Authors: Yingli Zhou, Yaodong Su, Youran Sun, Shu Wang, Taotao Wang, Runyuan He, Yongwei Zhang, Sicong Liang, Xilin Liu, Yuchi Ma, Yixiang Fang,
• Abstract要約: グラフベースのRetrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を大規模言語モデルに統合するのに有効であることが証明されている。 まず、高レベルの観点から全てのグラフベースのRAGメソッドを統合する統一フレームワークを要約する。 次に, 探索探索(QA)データセットに対して, 代表グラフに基づくRAG手法を広範囲に比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.941941997783267
• License:
• Abstract: Graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) has proven effective in integrating external knowledge into large language models (LLMs), improving their factual accuracy, adaptability, interpretability, and trustworthiness. A number of graph-based RAG methods have been proposed in the literature. However, these methods have not been systematically and comprehensively compared under the same experimental settings. In this paper, we first summarize a unified framework to incorporate all graph-based RAG methods from a high-level perspective. We then extensively compare representative graph-based RAG methods over a range of questing-answering (QA) datasets -- from specific questions to abstract questions -- and examine the effectiveness of all methods, providing a thorough analysis of graph-based RAG approaches. As a byproduct of our experimental analysis, we are also able to identify new variants of the graph-based RAG methods over specific QA and abstract QA tasks respectively, by combining existing techniques, which outperform the state-of-the-art methods. Finally, based on these findings, we offer promising research opportunities. We believe that a deeper understanding of the behavior of existing methods can provide new valuable insights for future research.
• Abstract（参考訳）: グラフベースのRetrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を大きな言語モデル(LLM)に統合し、その事実の正確性、適応性、解釈可能性、信頼性を向上させるのに有効である。 この論文では、グラフベースのRAG法がいくつか提案されている。 しかし、これらの手法は、同じ実験条件下で体系的にも包括的にも比較されていない。 本稿では、まず、グラフベースのRAGメソッドを高レベルの観点から組み込む統一的なフレームワークを要約する。 次に、特定の質問から抽象的な質問まで、様々なQAデータセットのグラフベースのRAG手法を広範囲に比較し、すべての手法の有効性を調べ、グラフベースのRAGアプローチを徹底的に分析する。 実験分析の副産物として,グラフベースRAG手法の新たな変種を,それぞれ特定のQAタスクと抽象的なQAタスクに対して同定することができる。 最後に,これらの知見に基づき,有望な研究機会を提供する。 既存の手法の振る舞いをより深く理解することは、今後の研究に新たな価値ある洞察をもたらすことができると信じている。

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