論文の概要: CausalRAG: Integrating Causal Graphs into Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19878v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 03:11:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 20:17:25.710129
• Title: CausalRAG: Integrating Causal Graphs into Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: CausalRAG: 検索拡張ジェネレーションへの因果グラフの統合
• Authors: Nengbo Wang, Xiaotian Han, Jagdip Singh, Jing Ma, Vipin Chaudhary,
• Abstract要約: CausalRAGは因果グラフを検索プロセスに組み込む新しいフレームワークである。 因果関係の構築と追跡により、CausalRAGは文脈連続性を保ち、検索精度を向上させる。 本研究は,因果推論における接地探索が,知識集約型タスクに有望なアプローチをもたらすことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.265999775635823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have revolutionized natural language processing (NLP), particularly through Retrieval-Augmented Generation (RAG), which enhances LLM capabilities by integrating external knowledge. However, traditional RAG systems face critical limitations, including disrupted contextual integrity due to text chunking, and over-reliance on semantic similarity for retrieval. To address these issues, we propose CausalRAG, a novel framework that incorporates causal graphs into the retrieval process. By constructing and tracing causal relationships, CausalRAG preserves contextual continuity and improves retrieval precision, leading to more accurate and interpretable responses. We evaluate CausalRAG against regular RAG and graph-based RAG approaches, demonstrating its superiority across several metrics. Our findings suggest that grounding retrieval in causal reasoning provides a promising approach to knowledge-intensive tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は自然言語処理 (NLP) に革命をもたらした。 しかし、従来のRAGシステムは、テキストチャンキングによるコンテキスト整合性の破壊や、検索における意味的類似性への過度な依存など、重要な制約に直面している。 これらの問題に対処するために,因果グラフを検索プロセスに組み込んだ新しいフレームワークCausalRAGを提案する。 因果関係の構築と追跡により、CausalRAGは文脈連続性を保ち、検索精度を改善し、より正確で解釈可能な応答をもたらす。 我々はCausalRAGを正規RAGおよびグラフベースRAGアプローチに対して評価し、いくつかの指標においてその優位性を実証した。 本研究は,因果推論における接地探索が,知識集約型タスクに有望なアプローチをもたらすことを示唆している。

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