論文の概要: DAGR: Decomposition Augmented Graph Retrieval with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13380v3
• Date: Mon, 11 Aug 2025 10:35:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 13:12:52.222344
• Title: DAGR: Decomposition Augmented Graph Retrieval with LLMs
• Title（参考訳）: DAGR: LLMによるグラフ検索の分解
• Authors: Valentin Six, Evan Dufraisse, Gaël de Chalendar,
• Abstract要約: DAGRは、複雑な質問と、関連するリンクされたサブグラフを抽出するサブクエストにおけるそれらの分解の両方を活用する検索手法である。 結果として得られるGraph-RAGパイプラインは、複雑なマルチホップ質問の処理と、グラフ構造化データに対する効果的な推論に適している。 DAGRを標準マルチホップQAベンチマークで評価し、競合する既存手法に匹敵する性能または優れた性能を発揮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.034893617526558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel at many Natural Language Processing (NLP) tasks, but struggle with multi-hop reasoning and factual consistency, limiting their effectiveness on knowledge-intensive tasks like complex question answering (QA). Linking Knowledge Graphs (KG) and LLMs has shown promising results, but LLMs generally lack the ability to reason efficiently over graph-structured information. To address this challenge, we introduce DAGR, a retrieval method that leverages both complex questions and their decomposition in subquestions to extract relevant, linked textual subgraphs. DAGR first breaks down complex queries, retrieves subgraphs guided by a weighted similarity function over both the original and decomposed queries, and creates a question-specific knowledge graph to guide answer generation. The resulting Graph-RAG pipeline is suited to handle complex multi-hop questions and effectively reason over graph-structured data. We evaluate DAGR on standard multi-hop QA benchmarks and show that it achieves comparable or superior performance to competitive existing methods, using smaller models and fewer LLM calls.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)タスクに優れていますが、マルチホップ推論や事実整合性に苦しむため、複雑な質問応答(QA)のような知識集約的なタスクでは有効性が制限されます。 Linking Knowledge Graphs (KG) と LLM は有望な結果を示しているが、LLM はグラフ構造化情報に対して効率的に推論する能力に欠ける。 この課題に対処するために,複雑な質問と,それら分解の双方を利用した検索手法であるDAGRを導入し,関連性のあるテキストサブグラフを抽出する。 DAGRはまず複雑なクエリを分解し、元のクエリと分解されたクエリの両方に対して重み付けされた類似性関数でガイドされたサブグラフを検索し、回答生成をガイドする質問特化知識グラフを作成する。 結果として得られるGraph-RAGパイプラインは、複雑なマルチホップ質問の処理と、グラフ構造化データに対する効果的な推論に適している。 DAGRを標準マルチホップQAベンチマークで評価し,より小さいモデルと少ないLLM呼び出しを用いて,競合する既存手法と同等あるいは優れた性能を示すことを示す。

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