論文の概要: PropRAG: Guiding Retrieval with Beam Search over Proposition Paths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18070v2
• Date: Fri, 03 Oct 2025 08:26:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 14:21:29.735793
• Title: PropRAG: Guiding Retrieval with Beam Search over Proposition Paths
• Title（参考訳）: PropRAG: 提案経路上のビームサーチによる検索誘導
• Authors: Jingjin Wang, Jiawei Han,
• Abstract要約: PropRAGは、トリプルからコンテキストリッチな命題に移行する新しいRAGフレームワークである。 PropRAGは2Wiki、HotpotQA、MuSiQueでRecall@5とF1のスコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.346744525284604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) has become the standard approach for equipping Large Language Models (LLMs) with up-to-date knowledge. However, standard RAG, relying on independent passage retrieval, often fails to capture the interconnected nature of information required for complex, multi-hop reasoning. While structured RAG methods attempt to address this using knowledge graphs built from triples, we argue that the inherent context loss of triples (context collapse) limits the fidelity of the knowledge representation. We introduce PropRAG, a novel RAG framework that shifts from triples to context-rich propositions and introduces an efficient, LLM-free online beam search over proposition paths to discover multi-step reasoning chains. By coupling a higher-fidelity knowledge representation with explicit path discovery, PropRAG achieves state-of-the-art zero-shot Recall@5 and F1 scores on 2Wiki, HotpotQA, and MuSiQue, advancing non-parametric knowledge integration by improving evidence retrieval through richer representation and efficient reasoning path discovery.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) を最新の知識で実装するための標準アプローチとなっている。 しかし、独立した経路探索に依存する標準的なRAGは、複雑なマルチホップ推論に必要な情報の相互接続の性質を捉えることができないことが多い。 構造化RAG法は三重項から構築された知識グラフを用いてこの問題に対処しようとするが、三重項の固有の文脈損失(コンテキスト崩壊)は知識表現の忠実さを制限すると論じる。 PropRAGは三重項から文脈に富む命題へシフトする新しいRAGフレームワークであり、多段階推論連鎖を発見するための提案経路をLLMフリーで効率的なオンラインビームサーチを導入する。 PropRAGは、高忠実度知識表現と明示的な経路発見とを結合することにより、2Wiki、HotpotQA、MuSiQueにおける最先端のゼロショットRecall@5とF1スコアを達成し、よりリッチな表現と効率的な推論経路発見によるエビデンス検索を改善することで、非パラメトリック知識統合を推し進める。

関連論文リスト

• HELP: HyperNode Expansion and Logical Path-Guided Evidence Localization for Accurate and Efficient GraphRAG [53.30561659838455]
  大きな言語モデル(LLM)は、しばしば固有の知識境界と幻覚に苦しむ。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、マルチホップ推論に不可欠な構造的相互依存性をしばしば見落としている。 ヘルプは、複数の単純でマルチホップなQAベンチマークで競合性能を達成し、グラフベースのRAGベースラインよりも28.8$times$のスピードアップを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-24T14:05:29Z)
• Multi-hop Reasoning via Early Knowledge Alignment [68.28168992785896]
  アーリー・ナレッジ・アライメント(EKA)は、大規模言語モデルと文脈的に関連づけられた知識を整合させることを目的としている。 EKAは検索精度を大幅に改善し、カスケードエラーを低減し、性能と効率を向上する。 EKAは、大規模モデルにシームレスにスケールする、多目的でトレーニング不要な推論戦略として有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-23T08:14:44Z)
• GRIL: Knowledge Graph Retrieval-Integrated Learning with Large Language Models [59.72897499248909]
  本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたエンドツーエンド学習のための新しいグラフ検索手法を提案する。 抽出したサブグラフでは, 構造的知識と意味的特徴をそれぞれ軟式トークンと言語化グラフで符号化し, LLMに注入する。 提案手法は、複雑な推論タスクに対する結合グラフ-LLM最適化の強みを検証し、最先端の性能を一貫して達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-20T02:38:00Z)
• LeanRAG: Knowledge-Graph-Based Generation with Semantic Aggregation and Hierarchical Retrieval [10.566901995776025]
  LeanRAGは知識集約と検索戦略を組み合わせたフレームワークです。 グラフ上のパス検索に関連するかなりのオーバーヘッドを軽減し、冗長な情報検索を最小限にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-14T06:47:18Z)
• Beyond Chunks and Graphs: Retrieval-Augmented Generation through Triplet-Driven Thinking [31.73448933991891]
  Retrieval-augmented Generation(RAG)は、幻覚を減らし、外部知識をLarge Language Models(LLM)に組み込むために重要である。 T$2$RAGは、原子三重項の単純でグラフのない知識ベースで動作する新しいフレームワークである。 実験結果から,T$2$RAGは最先端のマルチラウンド法とグラフRAG法を著しく上回ることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-04T13:50:44Z)
• Prompting Large Language Models with Partial Knowledge for Answering Questions with Unseen Entities [43.88784275673178]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLMs) におけるパラメトリック知識の補足と置換によって優れた性能を示す 我々は,金の推論経路とその変種が,その答えを含む経路を除去することにより,部分的に関連する知識を構築するためにどのように使用されるかを示す。 我々の覚醒に基づくアプローチは、組み込みベースの類似性に依存する従来の手法よりも優れた実用的効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-02T09:54:46Z)
• PrismRAG: Boosting RAG Factuality with Distractor Resilience and Strategized Reasoning [57.89188317734747]
  PrismRAGはこのモデルを、イントラクタを意識したQAペアで訓練し、金の証拠と微妙なイントラクタパスを混合する。 LLMを計画し、合理化し、人間工学的な指示に頼らずに合成する推論中心の習慣を取り入れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-25T00:15:31Z)
• Towards Agentic RAG with Deep Reasoning: A Survey of RAG-Reasoning Systems in LLMs [69.10441885629787]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識を注入することによって、Large Language Models (LLM) の事実性を高める。 逆に、純粋に推論指向のアプローチは、しばしば幻覚的あるいは誤った事実を必要とする。 この調査は両鎖を統一的推論-検索の観点から合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-13T03:29:41Z)
• Clue-RAG: Towards Accurate and Cost-Efficient Graph-based RAG via Multi-Partite Graph and Query-Driven Iterative Retrieval [7.542076325904203]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、しばしばグラフ構造化データから外部情報を統合することで制限に対処する。 本稿では,マルチパーティグラフインデックスとクエリ駆動反復検索戦略を導入した新しいアプローチであるClue-RAGを提案する。 3つのQAベンチマークの実験により、Clue-RAGは最先端のベースラインを著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-11T09:36:45Z)
• RAG+: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Application-Aware Reasoning [18.233905463518553]
  RAGパイプラインにアプリケーション認識推論を明示的に組み込んだ原則付きモジュール拡張であるRAG+を紹介します。 RAG+は、知識とアライメントされたアプリケーションの例からなる二重コーパスを構築し、手動または自動で作成し、推論中に共同で両方のコーパスを取得する。 複数のモデルで実施された数学的、法的、医学的な領域にわたる実験は、RAG+が標準RAGの変種を一貫して上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-13T08:06:49Z)
• Learning Efficient and Generalizable Graph Retriever for Knowledge-Graph Question Answering [75.12322966980003]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたって強い帰納的推論能力を示している。 既存のRAGパイプラインのほとんどは非構造化テキストに依存しており、解釈可能性と構造化推論を制限する。 近年,知識グラフ解答のための知識グラフとLLMの統合について検討している。 KGQAにおける効率的なグラフ検索のための新しいフレームワークであるRAPLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-11T12:03:52Z)
• KnowTrace: Bootstrapping Iterative Retrieval-Augmented Generation with Structured Knowledge Tracing [64.38243807002878]
  我々は、大規模言語モデルにおけるコンテキスト過負荷を軽減するためのエレガントなRAGフレームワークであるKnowTraceを紹介する。 KnowTraceは、必要な知識三つ子を自律的に追跡して、入力された質問に関連する特定の知識グラフを整理する。 3つのマルチホップ質問応答ベンチマークで、既存のメソッドを一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T17:22:20Z)
• R3-RAG: Learning Step-by-Step Reasoning and Retrieval for LLMs via Reinforcement Learning [62.742230250513025]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識をLLM(Large Language Models)と統合し、事実の正しさと幻覚を高める。 我々は、 $textbfR$einforcement Learning を用いて LLM に $textbfR$eason と $textbfR$etrieve を段階的に学習させる $textbfR3-RAG$ を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T12:25:37Z)
• AlignRAG: An Adaptable Framework for Resolving Misalignments in Retrieval-Aware Reasoning of RAG [61.28113271728859]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は知識基底テキスト生成の基礎パラダイムとして登場した。 既存のRAGパイプラインは、しばしば、推論軌跡が、検索されたコンテンツによって課される明らかな制約と一致しないことを保証するのに失敗する。 そこで我々は,反復的批判駆動アライメントステップによる推論ミスアライメントを緩和する新しいテストタイムフレームワークであるAlignRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-21T04:56:47Z)
• Self-Routing RAG: Binding Selective Retrieval with Knowledge Verbalization [97.72503890388866]
  本稿では,選択的検索と知識の言語化を結合する新しいフレームワークであるSelf-Routing RAG(SR-RAG)を提案する。 SR-RAGは、LLMが外部検索と独自のパラメトリック知識の言語化を動的に決定できるようにする。 近接探索による動的知識源推定を導入し,知識源決定の精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T17:59:30Z)
• HopRAG: Multi-Hop Reasoning for Logic-Aware Retrieval-Augmented Generation [28.69822159828129]
  論理的推論による検索を強化する新しいRAGフレームワークであるHopRAGを提案する。 インデックス作成中にHopRAGは、テキストチャンクを頂点とし、LLM生成した擬似クエリをエッジとして確立した論理接続をエッジとして、パスグラフを構築する。 検索中は、語彙的または意味論的に類似した通路から始まる、検索・推論・帰属機構を用いる。 実験では、HopRAGの優位性が示され、76.78%の回答精度、65.07%の検索F1スコアが従来の方法よりも向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T02:24:42Z)
• LaRA: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation and Long-Context LLMs -- No Silver Bullet for LC or RAG Routing [70.35888047551643]
  本稿では,RAGとLC LLMを厳格に比較するための新しいベンチマークであるLaRAを提案する。 LaRAは4つのQAタスクカテゴリと3種類の自然発生長文の2326のテストケースを含んでいる。 RAGとLCの最適選択は,モデルのパラメータサイズ,長文機能,コンテキスト長,タスクタイプ,取得したチャンクの特性など,複雑な相互作用に依存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T08:04:22Z)
• DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models [92.87532210660456]
  我々はマルコフ決定過程(MDP)として検索強化推論をモデル化するDeepRAGを提案する。 クエリを反復的に分解することで、DeepRAGは外部知識を取得するか、あるいは各ステップでパラメトリック推論に依存するかを動的に決定する。 実験の結果、DeepRAGは解答精度を21.99%向上させ、検索強化推論の最適化の有効性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T08:22:45Z)
• SFR-RAG: Towards Contextually Faithful LLMs [57.666165819196486]
  Retrieval Augmented Generation (RAG) は、外部コンテキスト情報を大言語モデル(LLM)と統合し、事実の精度と妥当性を高めるパラダイムである。 SFR-RAG(SFR-RAG)について述べる。 また、複数の人気かつ多様なRAGベンチマークをコンパイルする新しい評価フレームワークであるConBenchについても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T01:08:18Z)
• W-RAG: Weakly Supervised Dense Retrieval in RAG for Open-domain Question Answering [28.79851078451609]
  W-RAGは、下流タスクから弱いトレーニング信号を抽出し、検索者がタスクに最も利益をもたらすパスを優先順位付けするように微調整する手法である。 我々は4つの公開可能なOpenQAデータセットの包括的な実験を行い、我々のアプローチが検索とOpenQAのパフォーマンスを向上させることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T22:34:44Z)
• Prompt Perturbation in Retrieval-Augmented Generation based Large Language Models [9.688626139309013]
  Retrieval-Augmented Generationは、大規模言語モデルからテキスト生成の信頼性を向上させる手段として考えられている。 本研究では,プロンプトに短い接頭辞を挿入しても,実際の正解から遠く離れたアウトプットを生成することを発見した。 グラディエントガイドプロンプト摂動法(Gradient Guided Prompt Perturbation)と呼ばれる新しい最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-11T12:25:41Z)
• Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection [74.51523859064802]
  我々は、自己回帰検索拡張生成(Self-RAG)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。 自己RAGは、検索と自己回帰によってLMの品質と事実性を高める。 様々なタスクセットにおいて、最先端のLCMや検索強化モデルよりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T18:18:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。