論文の概要: HyperGraphRAG: Retrieval-Augmented Generation with Hypergraph-Structured Knowledge Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21322v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 10:01:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 18:49:11.458949
• Title: HyperGraphRAG: Retrieval-Augmented Generation with Hypergraph-Structured Knowledge Representation
• Title（参考訳）: HyperGraphRAG:ハイパーグラフ構造化知識表現を用いた検索拡張生成
• Authors: Haoran Luo, Haihong E, Guanting Chen, Yandan Zheng, Xiaobao Wu, Yikai Guo, Qika Lin, Yu Feng, Zemin Kuang, Meina Song, Yifan Zhu, Luu Anh Tuan,
• Abstract要約: ハイパーエッジによるn-aryリレーショナル事実を表現するハイパーグラフベースRAG法であるHyperGraphRAGを提案する。 ハイパーグラフを検索・生成するために,ハイパーグラフ構築手法,ハイパーグラフ検索戦略,ハイパーグラフ誘導生成機構を備えた完全パイプラインを導入する。 医学、農業、コンピュータ科学、法学での実験では、HyperGraphRAGは標準的なRAGとGraphRAGを精度と生成品質で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.291102413159752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While standard Retrieval-Augmented Generation (RAG) based on chunks, GraphRAG structures knowledge as graphs to leverage the relations among entities. However, previous GraphRAG methods are limited by binary relations: one edge in the graph only connects two entities, which cannot well model the n-ary relations among more than two entities that widely exist in reality. To address this limitation, we propose HyperGraphRAG, a novel hypergraph-based RAG method that represents n-ary relational facts via hyperedges, modeling the complicated n-ary relations in the real world. To retrieve and generate over hypergraphs, we introduce a complete pipeline with a hypergraph construction method, a hypergraph retrieval strategy, and a hypergraph-guided generation mechanism. Experiments across medicine, agriculture, computer science, and law demonstrate that HyperGraphRAG outperforms standard RAG and GraphRAG in accuracy and generation quality.
• Abstract（参考訳）: チャンクに基づく標準的な検索-拡張生成(RAG)に対して、GraphRAGは、エンティティ間の関係を活用するために、知識をグラフとして構成する。 しかし、従来のGraphRAG法は二項関係によって制限されている:グラフの一方の辺は2つの実体のみを結び、現実に広く存在する2つ以上の実体の間のn-ary関係をうまくモデル化することはできない。 この制限に対処するために,ハイパーグラフに基づく新たなRAG法であるHyperGraphRAGを提案する。 ハイパーグラフを検索・生成するために,ハイパーグラフ構築手法,ハイパーグラフ検索戦略,ハイパーグラフ誘導生成機構を備えた完全パイプラインを導入する。 医学、農業、コンピュータ科学、法学での実験では、HyperGraphRAGは標準的なRAGとGraphRAGを精度と生成品質で上回っている。

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