論文の概要: CDF-RAG: Causal Dynamic Feedback for Adaptive Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12560v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 01:15:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:37:21.343176
• Title: CDF-RAG: Causal Dynamic Feedback for Adaptive Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: CDF-RAG:適応検索拡張生成のための因果動的フィードバック
• Authors: Elahe Khatibi, Ziyu Wang, Amir M. Rahmani,
• Abstract要約: 適応検索拡張生成(CDF-RAG)のための因果動的フィードバックを導入する。 CDF-RAGは、クエリを反復的に洗練し、構造化因果グラフを検索し、相互接続された知識ソース間のマルチホップ因果推論を可能にする。 我々は,CDF-RAGを4つの多様なデータセット上で評価し,既存のRAG法よりも応答精度と因果正性を向上させる能力を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8808821719659763
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has significantly enhanced large language models (LLMs) in knowledge-intensive tasks by incorporating external knowledge retrieval. However, existing RAG frameworks primarily rely on semantic similarity and correlation-driven retrieval, limiting their ability to distinguish true causal relationships from spurious associations. This results in responses that may be factually grounded but fail to establish cause-and-effect mechanisms, leading to incomplete or misleading insights. To address this issue, we introduce Causal Dynamic Feedback for Adaptive Retrieval-Augmented Generation (CDF-RAG), a framework designed to improve causal consistency, factual accuracy, and explainability in generative reasoning. CDF-RAG iteratively refines queries, retrieves structured causal graphs, and enables multi-hop causal reasoning across interconnected knowledge sources. Additionally, it validates responses against causal pathways, ensuring logically coherent and factually grounded outputs. We evaluate CDF-RAG on four diverse datasets, demonstrating its ability to improve response accuracy and causal correctness over existing RAG-based methods. Our code is publicly available at https://github.com/ elakhatibi/CDF-RAG.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識検索を取り入れた知識集約型タスクにおいて、大きな言語モデル(LLM)を大幅に強化した。 しかしながら、既存のRAGフレームワークは、主に意味的類似性と相関による検索に依存しており、真の因果関係と素因関係を区別する能力を制限する。 この結果、実際には根拠づけられるかもしれないが、原因と効果のメカニズムを確立することができず、不完全または誤解を招く洞察をもたらす。 そこで本研究では、因果関係の整合性、事実的正確性、生成的推論における説明可能性を改善するために設計されたCDF-RAG(Adaptive Retrieval-Augmented Generation)について紹介する。 CDF-RAGは、クエリを反復的に洗練し、構造化因果グラフを検索し、相互接続された知識ソース間のマルチホップ因果推論を可能にする。 さらに、因果経路に対する反応を検証し、論理的に一貫性があり、事実的に根ざした出力を確実にする。 我々は,CDF-RAGを4つの多様なデータセット上で評価し,既存のRAG法よりも応答精度と因果正性を向上させる能力を示した。 私たちのコードはhttps://github.com/ elakhatibi/CDF-RAG.comで公開されています。

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