論文の概要: DO-RAG: A Domain-Specific QA Framework Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17058v1
• Date: Sat, 17 May 2025 06:40:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.508505
• Title: DO-RAG: A Domain-Specific QA Framework Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: DO-RAG:知識グラフ強化検索生成を用いたドメイン特化QAフレームワーク
• Authors: David Osei Opoku, Ming Sheng, Yong Zhang,
• Abstract要約: ドメイン固有のQAシステムは、生成頻度を必要とするが、構造化専門家の知識に基づく高い事実精度を必要とする。 本稿では,マルチレベル知識グラフ構築と意味ベクトル検索を統合した,スケーラブルでカスタマイズ可能なハイブリッドQAフレームワークであるDO-RAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.113142669523488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Domain-specific QA systems require not just generative fluency but high factual accuracy grounded in structured expert knowledge. While recent Retrieval-Augmented Generation (RAG) frameworks improve context recall, they struggle with integrating heterogeneous data and maintaining reasoning consistency. To address these challenges, we propose DO-RAG, a scalable and customizable hybrid QA framework that integrates multi-level knowledge graph construction with semantic vector retrieval. Our system employs a novel agentic chain-of-thought architecture to extract structured relationships from unstructured, multimodal documents, constructing dynamic knowledge graphs that enhance retrieval precision. At query time, DO-RAG fuses graph and vector retrieval results to generate context-aware responses, followed by hallucination mitigation via grounded refinement. Experimental evaluations in the database and electrical domains show near-perfect recall and over 94% answer relevancy, with DO-RAG outperforming baseline frameworks by up to 33.38%. By combining traceability, adaptability, and performance efficiency, DO-RAG offers a reliable foundation for multi-domain, high-precision QA at scale.
• Abstract（参考訳）: ドメイン固有のQAシステムは、生成頻度だけでなく、構造化専門家の知識に基づく高い事実的精度を必要とする。 最近のRetrieval-Augmented Generation (RAG)フレームワークはコンテキストリコールを改善しているが、不均一なデータの統合と推論一貫性の維持に苦労している。 これらの課題に対処するために,多レベル知識グラフ構築と意味ベクトル検索を統合したスケーラブルでカスタマイズ可能なハイブリッドQAフレームワークであるDO-RAGを提案する。 本システムは,非構造化マルチモーダル文書から構造化関係を抽出し,検索精度を高める動的知識グラフを構築するために,新しいエージェントチェーン・オブ・シントアーキテクチャを用いている。 問合せ時に、DO-RAGはグラフとベクトル検索結果を融合して文脈認識応答を生成し、次いで接地された洗練による幻覚を緩和する。 データベースと電気ドメインの実験的評価では、ほぼ完全なリコールと94%以上の回答関連性が示され、DO-RAGは33.38%のベースラインフレームワークを上回っている。 トレーサビリティ、適応性、パフォーマンス効率を組み合わせることで、DO-RAGは大規模にマルチドメインで高精度なQAを実現するための信頼性の高い基盤を提供する。

関連論文リスト

• QualiRAG: Retrieval-Augmented Generation for Visual Quality Understanding [80.66379018208568]
  視覚的品質評価は、予測から解釈可能な品質理解へとシフトしている。 現在のアプローチは、教師付き微調整や強化学習に頼っている。 本稿では,視覚的品質知覚のための大規模マルチモーダルモデルの潜在知覚的知識を体系的に活用するフレームワークであるVbfQualiRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-26T06:27:03Z)
• 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)
• Leveraging Spreading Activation for Improved Document Retrieval in Knowledge-Graph-Based RAG Systems [0.0]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) システムは、複雑な推論タスクに必要な多段階の証拠を確実に回収し、接続するのに苦労する。 標準的なRAGフレームワークのほとんどは、検索された全ての情報を、大きなテキストコーパスの様々な信頼性と相互接続性を見越して、等しく信頼できるものとみなしている。 自動構築された知識グラフによって相互接続された文書のコーパスから情報を取得するために,拡散活性化アルゴリズムを用いた新しいRAGフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-17T19:38:35Z)
• FAIR-RAG: Faithful Adaptive Iterative Refinement for Retrieval-Augmented Generation [0.0]
  本稿では、標準的なRAGパイプラインを動的にエビデンス駆動の推論プロセスに変換する新しいエージェントフレームワークであるFAIR-RAGを紹介する。 本稿では,HotpotQA,2WikiMultiHopQA,MusiQueなどのマルチホップQAベンチマーク実験を行う。 我々の研究は、高度なRAGシステムにおける信頼性と正確な推論を解き明かすためには、明確なギャップ分析による構造化されたエビデンス駆動の洗練プロセスが不可欠であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-25T15:59:33Z)
• Domain-Specific Data Generation Framework for RAG Adaptation [58.20906914537952]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデルの言語理解と推論能力と外部検索を組み合わせ、ドメイン基底応答を可能にする。 本稿では,様々なRAG適応手法に合わせて,ドメイン基底型質問応答コンテキスト(QAC)トリプルを生成するフレームワークであるRAGenを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T09:59:49Z)
• Learning to Route: A Rule-Driven Agent Framework for Hybrid-Source Retrieval-Augmented Generation [55.47971671635531]
  大言語モデル(LLM)は、一般質問回答(QA)において顕著な性能を示した。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、LLMを外部知識で強化することで、この制限に対処する。 既存のシステムは、主に構造化されていないドキュメントに依存しているが、主にリレーショナルデータベースを見下ろしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T22:19:44Z)
• DSRAG: A Domain-Specific Retrieval Framework Based on Document-derived Multimodal Knowledge Graph [4.951890767337337]
  この研究は、生成プロセスにおける知識グラフ品質の重要な役割を強調したグラフベースのRAGフレームワークに焦点を当てている。 ドメイン固有アプリケーション向けに設計されたマルチモーダルな知識グラフ駆動検索拡張生成フレームワークであるDSRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-22T14:24:48Z)
• 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)
• Respecting Temporal-Causal Consistency: Entity-Event Knowledge Graphs for Retrieval-Augmented Generation [69.45495166424642]
  我々は,物語文書における時間的,因果的,文字的整合性を理解するために,頑健で差別的なQAベンチマークを開発する。 次に、バイナリマッピングでリンクされたエンティティとイベントのサブグラフを分離したまま保持するデュアルグラフフレームワークであるEntity-Event RAG(E2RAG)を紹介します。 ChronoQA全体で、我々のアプローチは最先端の非構造化およびKGベースのRAGベースラインよりも優れており、因果一貫性クエリや文字整合性クエリが顕著である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T10:07:21Z)
• Retrieval-Augmented Generation: A Comprehensive Survey of Architectures, Enhancements, and Robustness Frontiers [0.0]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデルを強化するための強力なパラダイムとして登場した。 RAGは、検索品質、基底忠実度、パイプライン効率、ノイズや逆入力に対する堅牢性といった新しい課題を導入している。 本調査は、RAG研究における現在の知識を集約し、次世代の検索強化言語モデリングシステムの基礎となることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T22:57:04Z)
• Divide by Question, Conquer by Agent: SPLIT-RAG with Question-Driven Graph Partitioning [62.640169289390535]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T06:44:34Z)
• HM-RAG: Hierarchical Multi-Agent Multimodal Retrieval Augmented Generation [11.53083922927901]
  HM-RAGは階層型マルチエージェントマルチモーダルRAGフレームワークである。 構造化、非構造化、グラフベースのデータ間での動的知識合成のための協調知能の先駆者である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-13T06:55:33Z)
• MES-RAG: Bringing Multi-modal, Entity-Storage, and Secure Enhancements to RAG [65.0423152595537]
  本稿では,エンティティ固有のクエリ処理を強化し,正確でセキュアで一貫した応答を提供するMES-RAGを提案する。 MES-RAGは、データアクセスの前に保護を適用してシステムの整合性を確保するための積極的なセキュリティ対策を導入している。 実験の結果,MES-RAGは精度とリコールの両方を著しく改善し,質問応答の安全性と有用性を向上する効果が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-17T08:09:42Z)
• TrustRAG: An Information Assistant with Retrieval Augmented Generation [73.84864898280719]
  TrustRAGは、インデックス付け、検索、生成という3つの視点から、acRAGを強化する新しいフレームワークである。 我々はTrustRAGフレームワークをオープンソース化し、抜粋ベースの質問応答タスク用に設計されたデモスタジオを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T13:45:27Z)
• ArchRAG: Attributed Community-based Hierarchical Retrieval-Augmented Generation [16.204046295248546]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識を大規模言語モデル (LLM) に統合するのに有効であることが証明されている。 我々は、Attributed Community-based Hierarchical RAG (ArchRAG)と呼ばれる新しいグラフベースのRAGアプローチを導入する。 属性付きコミュニティのための新しい階層型インデックス構造を構築し,効果的なオンライン検索手法を開発した。 ArchRAGはHuaweiのクラウドコンピューティングにおけるドメイン知識のQAにうまく適用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T03:28:36Z)
• GFM-RAG: Graph Foundation Model for Retrieval Augmented Generation [84.41557981816077]
  本稿では,新しいグラフ基盤モデル (GFM) である GFM-RAG について紹介する。 GFM-RAGは、複雑なクエリ-知識関係をキャプチャするグラフ構造を理由とする、革新的なグラフニューラルネットワークによって実現されている。 効率とニューラルスケーリング法則との整合性を維持しつつ、最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T07:04:29Z)
• Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG) [84.29507404866257]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は、追加情報を取得することによって下流タスクの実行を向上させる強力な技術である。 グラフは、その固有の「エッジで接続されたノード」の性質により、巨大な異種情報と関係情報を符号化する。 従来のRAGとは異なり、多種多様な形式とドメイン固有の関係知識のようなグラフ構造化データのユニークさは、異なるドメインでGraphRAGを設計する際、ユニークで重要な課題を生じさせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-31T06:59:35Z)
• Semantic Tokens in Retrieval Augmented Generation [0.0]
  本稿では,確率的RAGシステムと決定論的に検証可能な応答のギャップを埋めるための評価モジュールを導入した新しい比較RAGシステムを提案する。 このフレームワークは、高い精度と検証可能性を必要とする領域において、より信頼性が高くスケーラブルな質問応答アプリケーションを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T16:52:06Z)
• LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation [12.86888202297654]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部知識ソースを統合することで、大規模言語モデル(LLM)を強化する。 既存のRAGシステムには、フラットなデータ表現への依存やコンテキスト認識の欠如など、大きな制限がある。 テキストインデックスと検索プロセスにグラフ構造を組み込んだLightRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T08:00:12Z)
• DuetRAG: Collaborative Retrieval-Augmented Generation [57.440772556318926]
  協調検索拡張生成フレームワークであるDuetRAGが提案されている。 ブートストラップの哲学はドメインフィニングとRAGモデルを同時に統合することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T09:48:28Z)
• Building Interpretable and Reliable Open Information Retriever for New Domains Overnight [67.03842581848299]
  情報検索は、オープンドメイン質問応答(QA)など、多くのダウンストリームタスクにとって重要な要素である。 本稿では、エンティティ/イベントリンクモデルとクエリ分解モデルを用いて、クエリの異なる情報単位により正確にフォーカスする情報検索パイプラインを提案する。 より解釈可能で信頼性が高いが,提案したパイプラインは,5つのIRおよびQAベンチマークにおける通過カバレッジと記述精度を大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-09T07:47:17Z)

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。