論文の概要: Divide by Question, Conquer by Agent: SPLIT-RAG with Question-Driven Graph Partitioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13994v2
• Date: Wed, 05 Nov 2025 11:26:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 16:07:39.490245
• Title: Divide by Question, Conquer by Agent: SPLIT-RAG with Question-Driven Graph Partitioning
• Title（参考訳）: SPLIT-RAGと問合せ型グラフ分割
• Authors: Ruiyi Yang, Hao Xue, Imran Razzak, Shirui Pan, Hakim Hacid, Flora D. Salim,
• Abstract要約: SPLIT-RAGは、質問駆動セマンティックグラフ分割と協調サブグラフ検索による制限に対処するマルチエージェントRAGフレームワークである。 革新的なフレームワークは、まずリンク情報のセマンティック分割を作成し、次にタイプ特化知識ベースを使用してマルチエージェントRAGを実現する。 属性対応グラフセグメンテーションは、知識グラフを意味的に一貫性のあるサブグラフに分割し、サブグラフが異なるクエリタイプと整合することを保証する。 階層的なマージモジュールは、論理的検証を通じて、部分グラフ由来の解答間の矛盾を解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.640169289390535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems empower large language models (LLMs) with external knowledge, yet struggle with efficiency-accuracy trade-offs when scaling to large knowledge graphs. Existing approaches often rely on monolithic graph retrieval, incurring unnecessary latency for simple queries and fragmented reasoning for complex multi-hop questions. To address these challenges, this paper propose SPLIT-RAG, a multi-agent RAG framework that addresses these limitations with question-driven semantic graph partitioning and collaborative subgraph retrieval. The innovative framework first create Semantic Partitioning of Linked Information, then use the Type-Specialized knowledge base to achieve Multi-Agent RAG. The attribute-aware graph segmentation manages to divide knowledge graphs into semantically coherent subgraphs, ensuring subgraphs align with different query types, while lightweight LLM agents are assigned to partitioned subgraphs, and only relevant partitions are activated during retrieval, thus reduce search space while enhancing efficiency. Finally, a hierarchical merging module resolves inconsistencies across subgraph-derived answers through logical verifications. Extensive experimental validation demonstrates considerable improvements compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、大規模言語モデル(LLM)に外部知識を付与するが、大規模知識グラフにスケールする際の効率-正確性のトレードオフに苦慮する。 既存のアプローチはしばしばモノリシックなグラフ検索に依存しており、単純なクエリで不要なレイテンシを発生させ、複雑なマルチホップ質問で断片化された推論を行う。 これらの課題に対処するために,質問駆動のセマンティックグラフ分割と協調的なサブグラフ検索を用いて,これらの制限に対処するマルチエージェントRAGフレームワークであるSPLIT-RAGを提案する。 革新的なフレームワークは、まずリンク情報のセマンティック分割を作成し、次にタイプ特化知識ベースを使用してマルチエージェントRAGを実現する。 属性対応グラフセグメンテーションは、知識グラフをセマンティックコヒーレントなサブグラフに分割し、サブグラフが異なるクエリタイプに整合することを保証する。 最後に、階層的なマージモジュールは、論理的検証を通じて、部分グラフ由来の答え間の矛盾を解消する。 大規模な実験的検証は、既存のアプローチと比べてかなり改善されている。

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