論文の概要: PersonalAI: A Systematic Comparison of Knowledge Graph Storage and Retrieval Approaches for Personalized LLM agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17001v2
• Date: Mon, 11 Aug 2025 13:41:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 16:55:53.172459
• Title: PersonalAI: A Systematic Comparison of Knowledge Graph Storage and Retrieval Approaches for Personalized LLM agents
• Title（参考訳）: PersonalAI:パーソナライズされたLLMエージェントのための知識グラフストレージと検索アプローチの体系的比較
• Authors: Mikhail Menschikov, Dmitry Evseev, Victoria Dochkina, Ruslan Kostoev, Ilia Perepechkin, Petr Anokhin, Evgeny Burnaev, Nikita Semenov,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) とRetrieval-Augmented Generation (RAG) の組み合わせは、複雑な長期的相互作用においてスケールできない。 LLM自体によって自動的に構築・更新される知識グラフに基づくフレキシブルな外部メモリフレームワークを提案する。 AriGraphアーキテクチャに基づいて、標準エッジと2種類のハイパーエッジの両方をサポートする新しいハイブリッドグラフ設計を導入する。 本稿では,TriviaQA,HotpotQA,DiaASQ-demonstratingの3つのベンチマークを用いて,メモリと検索の異なる構成でタスクに応じて最適な性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.524189150821147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalizing language models by effectively incorporating user interaction history remains a central challenge in the development of adaptive AI systems. While large language models (LLMs) combined with Retrieval-Augmented Generation (RAG) have improved factual accuracy, they often lack structured memory and fail to scale in complex, long-term interactions. To address this, we propose a flexible external memory framework based on knowledge graphs, automatically constructed and updated by the LLM itself, and capable of encoding information in multiple formats-including nodes, triplets, higher-order propositions, and episodic traces. Building upon the AriGraph architecture, we introduce a novel hybrid graph design that supports both standard edges and two types of hyperedges, enabling rich and dynamic semantic and temporal representations. Our framework also supports diverse retrieval mechanisms, including A*, water-circle propagation, beam search, and hybrid methods, making it adaptable to different datasets and LLM capacities. We evaluate our system on three benchmarks-TriviaQA, HotpotQA, and DiaASQ-demonstrating that different memory and retrieval configurations yield optimal performance depending on the task. Additionally, we extend the DiaASQ benchmark with temporal annotations and internally contradictory statements, showing that our system remains robust and effective in managing temporal dependencies and context-aware reasoning.
• Abstract（参考訳）: ユーザインタラクション履歴を効果的に取り入れることで言語モデルをパーソナライズすることは、適応型AIシステムの開発において重要な課題である。 大規模言語モデル(LLM)とRAG(Retrieval-Augmented Generation)が組み合わさって現実の精度が向上する一方で、構造化メモリが欠如し、複雑な長期的相互作用ではスケールできないことが多い。 そこで本研究では,知識グラフに基づくフレキシブルな外部メモリフレームワークを提案し,LLM自体によって自動的に構築・更新され,ノード,トリプレット,高次命題,エピソードトレースを含む複数のフォーマットで情報をエンコードすることができる。 AriGraphアーキテクチャに基づいて、標準エッジと2種類のハイパーエッジの両方をサポートする新しいハイブリッドグラフ設計を導入し、リッチで動的セマンティックな表現と時間的表現を可能にします。 我々のフレームワークは、A*、水循環伝播、ビームサーチ、ハイブリッド手法などの多様な検索機構もサポートしており、異なるデータセットやLLM容量に適応できる。 本稿では,TriviaQA,HotpotQA,DiaASQ-demonstratingの3つのベンチマークを用いて,メモリと検索の異なる構成でタスクに応じて最適な性能が得られることを示す。 さらに、DiaASQベンチマークを時間的アノテーションと内部矛盾文で拡張し、我々のシステムは時間的依存関係や文脈を考慮した推論の管理に堅牢かつ効果的であることを示す。

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