論文の概要: SymRAG: Efficient Neuro-Symbolic Retrieval Through Adaptive Query Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12981v2
• Date: Sat, 12 Jul 2025 05:28:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 20:53:35.095606
• Title: SymRAG: Efficient Neuro-Symbolic Retrieval Through Adaptive Query Routing
• Title（参考訳）: SymRAG: アダプティブクエリルーティングによる効率的なニューロシンボリック検索
• Authors: Safayat Bin Hakim, Muhammad Adil, Alvaro Velasquez, Houbing Herbert Song,
• Abstract要約: 現在のRetrieval-Augmented Generationシステムは一様処理を使用しており、単純なクエリが複雑なマルチホップタスクに似たリソースを消費するので非効率である。 リアルタイム複雑化と負荷評価による適応型クエリルーティングを導入し,シンボル,ニューラル,ハイブリッドの経路を選択するためのフレームワークであるSymRAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.775121469887033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current Retrieval-Augmented Generation systems use uniform processing, causing inefficiency as simple queries consume resources similar to complex multi-hop tasks. We present SymRAG, a framework that introduces adaptive query routing via real-time complexity and load assessment to select symbolic, neural, or hybrid pathways. SymRAG's neuro-symbolic approach adjusts computational pathways based on both query characteristics and system load, enabling efficient resource allocation across diverse query types. By combining linguistic and structural query properties with system load metrics, SymRAG allocates resources proportional to reasoning requirements. Evaluated on 2,000 queries across HotpotQA (multi-hop reasoning) and DROP (discrete reasoning) using Llama-3.2-3B and Mistral-7B models, SymRAG achieves competitive accuracy (97.6--100.0% exact match) with efficient resource utilization (3.6--6.2% CPU utilization, 0.985--3.165s processing). Disabling adaptive routing increases processing time by 169--1151%, showing its significance for complex models. These results suggest adaptive computation strategies are more sustainable and scalable for hybrid AI systems that use dynamic routing and neuro-symbolic frameworks.
• Abstract（参考訳）: 現在のRetrieval-Augmented Generationシステムは一様処理を使用しており、単純なクエリが複雑なマルチホップタスクに似たリソースを消費するので非効率である。 リアルタイム複雑化と負荷評価による適応型クエリルーティングを導入し,シンボル,ニューラル,ハイブリッドの経路を選択するためのフレームワークであるSymRAGを提案する。 SymRAGのニューロシンボリックアプローチは、クエリ特性とシステム負荷の両方に基づいて計算経路を調整する。 言語的および構造的なクエリ特性とシステム負荷メトリクスを組み合わせることで、SymRAGは推論要求に比例したリソースを割り当てる。 ホットポットQA (multi-hop reasoning) と DROP (discrete reasoning) をLlama-3.2-3B と Mistral-7B モデルで比較すると、SymRAG は効率的な資源利用(3.6--6.2%のCPU利用、0.985--3.165s 処理)で競合精度(97.6--100.0%の正確な一致)を達成している。 これらの結果は、動的ルーティングとニューロシンボリックフレームワークを使用するハイブリッドAIシステムにおいて、適応型計算戦略がより持続可能でスケーラブルであることを示唆している。

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