論文の概要: Graph-R1: Towards Agentic GraphRAG Framework via End-to-end Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21892v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:01:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.55224
• Title: Graph-R1: Towards Agentic GraphRAG Framework via End-to-end Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Graph-R1: エンドツーエンド強化学習によるエージェント型GraphRAGフレームワークの実現
• Authors: Haoran Luo, Haihong E, Guanting Chen, Qika Lin, Yikai Guo, Fangzhi Xu, Zemin Kuang, Meina Song, Xiaobao Wu, Yifan Zhu, Luu Anh Tuan,
• Abstract要約: Graph-R1は、エンドツーエンド強化学習(RL)によるエージェントGraphRAGフレームワークである 軽量な知識ハイパーグラフ構築、マルチターンエージェント環境相互作用としてのモデル検索を導入している。 標準RAGデータセットの実験では、Graph-R1は、精度、検索効率、生成品質を推算する従来のGraphRAGおよびRL強化RAGメソッドよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.05893083101089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) mitigates hallucination in LLMs by incorporating external knowledge, but relies on chunk-based retrieval that lacks structural semantics. GraphRAG methods improve RAG by modeling knowledge as entity-relation graphs, but still face challenges in high construction cost, fixed one-time retrieval, and reliance on long-context reasoning and prompt design. To address these challenges, we propose Graph-R1, an agentic GraphRAG framework via end-to-end reinforcement learning (RL). It introduces lightweight knowledge hypergraph construction, models retrieval as a multi-turn agent-environment interaction, and optimizes the agent process via an end-to-end reward mechanism. Experiments on standard RAG datasets show that Graph-R1 outperforms traditional GraphRAG and RL-enhanced RAG methods in reasoning accuracy, retrieval efficiency, and generation quality.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を取り入れてLLMの幻覚を緩和するが、構造的意味論に欠けるチャンクベースの検索に依存している。 GraphRAG法は、知識をエンティティ関係グラフとしてモデル化することでRAGを改善するが、建設コストの高騰、固定されたワンタイム検索、長期コンテキスト推論への依存、設計の促進といった課題に直面している。 これらの課題に対処するために、エンドツーエンド強化学習(RL)によるエージェントグラフRAGフレームワークであるGraph-R1を提案する。 軽量な知識ハイパーグラフ構築、マルチターンエージェント環境相互作用としてのモデル検索を導入し、エンドツーエンドの報酬メカニズムを通じてエージェントプロセスを最適化する。 標準RAGデータセットの実験では、Graph-R1は、精度、検索効率、生成品質を推算する従来のGraphRAGおよびRL強化RAGメソッドよりも優れていた。

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