論文の概要: RAG-KG-IL: A Multi-Agent Hybrid Framework for Reducing Hallucinations and Enhancing LLM Reasoning through RAG and Incremental Knowledge Graph Learning Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13514v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 11:50:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:18:05.176304
• Title: RAG-KG-IL: A Multi-Agent Hybrid Framework for Reducing Hallucinations and Enhancing LLM Reasoning through RAG and Incremental Knowledge Graph Learning Integration
• Title（参考訳）: RAG-KG-IL: RAGとインクリメンタル知識グラフ学習統合による幻覚の低減とLLM推論の強化のためのマルチエージェントハイブリッドフレームワーク
• Authors: Hong Qing Yu, Frank McQuade,
• Abstract要約: RAG-KG-ILは、大規模言語モデルの推論能力を高めるために設計された、新しいマルチエージェントハイブリッドフレームワークである。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) と Knowledge Graphs (KG) をインクリメンタルラーニング (IL) アプローチに統合する。 我々は、健康関連クエリを含む実世界のケーススタディを用いて、このフレームワークを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.604003661048267
• License:
• Abstract: This paper presents RAG-KG-IL, a novel multi-agent hybrid framework designed to enhance the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) by integrating Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Knowledge Graphs (KGs) with an Incremental Learning (IL) approach. Despite recent advancements, LLMs still face significant challenges in reasoning with structured data, handling dynamic knowledge evolution, and mitigating hallucinations, particularly in mission-critical domains. Our proposed RAG-KG-IL framework addresses these limitations by employing a multi-agent architecture that enables continuous knowledge updates, integrates structured knowledge, and incorporates autonomous agents for enhanced explainability and reasoning. The framework utilizes RAG to ensure the generated responses are grounded in verifiable information, while KGs provide structured domain knowledge for improved consistency and depth of understanding. The Incremental Learning approach allows for dynamic updates to the knowledge base without full retraining, significantly reducing computational overhead and improving the model's adaptability. We evaluate the framework using real-world case studies involving health-related queries, comparing it to state-of-the-art models like GPT-4o and a RAG-only baseline. Experimental results demonstrate that our approach significantly reduces hallucination rates and improves answer completeness and reasoning accuracy. The results underscore the potential of combining RAG, KGs, and multi-agent systems to create intelligent, adaptable systems capable of real-time knowledge integration and reasoning in complex domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の推論能力を高めるために,Retrieval-Augmented Generation (RAG) と Knowledge Graphs (KGs) をインクリメンタルラーニング (IL) アプローチに統合した新しいマルチエージェントハイブリッドフレームワークであるRAG-KG-ILを提案する。 近年の進歩にもかかわらず、LLMは構造化されたデータによる推論、動的知識の進化の扱い、そして特にミッションクリティカルな領域における幻覚の緩和において重要な課題に直面している。 提案するRAG-KG-ILフレームワークは,継続的知識更新を実現し,構造化知識を統合し,自律エージェントを組み込んで説明可能性の向上と推論を行うマルチエージェントアーキテクチャを用いて,これらの制約に対処する。 このフレームワークはRAGを利用して、生成した応答が検証可能な情報に基礎を置いていることを保証する一方、KGは一貫性と理解の深さを改善するために構造化されたドメイン知識を提供する。 インクリメンタルラーニングのアプローチは、完全なリトレーニングをすることなく、知識ベースへの動的更新を可能にし、計算オーバーヘッドを大幅に削減し、モデルの適応性を向上させる。 GPT-4oのような最先端のモデルやRAGのみのベースラインと比較し、健康関連クエリを含む実世界のケーススタディを用いてフレームワークの評価を行った。 実験の結果,本手法は幻覚率を著しく低減し,解答完全性や推論精度を向上することが示された。 この結果は、RAG、KG、マルチエージェントシステムを組み合わせて、複雑なドメインにおけるリアルタイム知識の統合と推論が可能なインテリジェントで適応可能なシステムを構築する可能性を示している。

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