論文の概要: KGRAG-Ex: Explainable Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graph-based Perturbations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08443v1
- Date: Fri, 11 Jul 2025 09:35:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.309605
- Title: KGRAG-Ex: Explainable Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graph-based Perturbations
- Title（参考訳）: KGRAG-Ex:知識グラフに基づく摂動を用いた説明可能な検索拡張生成
- Authors: Georgios Balanos, Evangelos Chasanis, Konstantinos Skianis, Evaggelia Pitoura,
- Abstract要約: 知識グラフ(KG)は、エンティティとその関係の構造化された意味的にリッチな表現を導入することで、ソリューションを提供する。
KGRAG-Exは,ドメイン固有のKGを活用することにより,現実的なグラウンド化と説明可能性を改善するRAGシステムである。
ユーザクエリが与えられた場合、KGRAG-Exはグラフ内の関連エンティティとセマンティックパスを特定し、擬似パラグラフに変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.287415292857565
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances language models by grounding responses in external information, yet explainability remains a critical challenge, particularly when retrieval relies on unstructured text. Knowledge graphs (KGs) offer a solution by introducing structured, semantically rich representations of entities and their relationships, enabling transparent retrieval paths and interpretable reasoning. In this work, we present KGRAG-Ex, a RAG system that improves both factual grounding and explainability by leveraging a domain-specific KG constructed via prompt-based information extraction. Given a user query, KGRAG-Ex identifies relevant entities and semantic paths in the graph, which are then transformed into pseudo-paragraphs: natural language representations of graph substructures that guide corpus retrieval. To improve interpretability and support reasoning transparency, we incorporate perturbation-based explanation methods that assess the influence of specific KG-derived components on the generated answers. We conduct a series of experiments to analyze the sensitivity of the system to different perturbation methods, the relationship between graph component importance and their structural positions, the influence of semantic node types, and how graph metrics correspond to the influence of components within the explanations process.
- Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部情報に応答を接地することで言語モデルを強化するが、特に検索が構造化されていないテキストに依存している場合、説明性は重要な課題である。
知識グラフ(KG)は、エンティティとその関係に関する構造的、意味的にリッチな表現を導入し、透過的な検索パスと解釈可能な推論を可能にするソリューションを提供する。
本稿では,プロンプトベースの情報抽出によって構築されたドメイン固有KGを活用することにより,現実のグラウンド化と説明可能性の両方を改善するRAGシステムであるKGRAG-Exを提案する。
ユーザクエリが与えられた場合、KGRAG-Exはグラフ内の関連エンティティとセマンティックパスを識別し、擬似パラグラフに変換する。
解釈可能性の向上と推論の透明性を支援するために,特定のKG成分が生成した回答に与える影響を評価する摂動に基づく説明手法を取り入れた。
様々な摂動法に対するシステムの感度、グラフ成分の重要性とその構造的位置との関係、意味ノードの種類の影響、およびグラフメトリクスが説明過程における成分の影響にどのように対応するかを分析するための一連の実験を行った。
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