論文の概要: GraphRAG-R1: Graph Retrieval-Augmented Generation with Process-Constrained Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23581v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 14:11:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.913754
• Title: GraphRAG-R1: Graph Retrieval-Augmented Generation with Process-Constrained Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: GraphRAG-R1:プロセス制約強化学習によるグラフ検索拡張生成
• Authors: Chuanyue Yu, Kuo Zhao, Yuhan Li, Heng Chang, Mingjian Feng, Xiangzhe Jiang, Yufei Sun, Jia Li, Yuzhi Zhang, Jianxin Li, Ziwei Zhang,
• Abstract要約: プロセス制約付き結果ベース強化学習(RL)を用いたLLMの学習による適応型GraphRAGフレームワークGraphRAG-R1を提案する。 本手法は,複雑な問題を分解し,検索ツールを自律的に実行し,効果的な推論を行う。 我々のフレームワークは、様々な既存の検索手法と柔軟に統合でき、継続的に性能改善を提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.57411612551111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) has shown great effectiveness in enhancing the reasoning abilities of LLMs by leveraging graph structures for knowledge representation and modeling complex real-world relationships. However, existing GraphRAG methods still face significant bottlenecks when handling complex problems that require multi-hop reasoning, as their query and retrieval phases are largely based on pre-defined heuristics and do not fully utilize the reasoning potentials of LLMs. To address this problem, we propose GraphRAG-R1, an adaptive GraphRAG framework by training LLMs with process-constrained outcome-based reinforcement learning (RL) to enhance the multi-hop reasoning ability. Our method can decompose complex problems, autonomously invoke retrieval tools to acquire necessary information, and perform effective reasoning. Specifically, we utilize a modified version of Group Relative Policy Optimization (GRPO) that supports rollout-with-thinking capability. Next, we design two process-constrained reward functions. To handle the shallow retrieval problem, we design a Progressive Retrieval Attenuation (PRA) reward to encourage essential retrievals. Then, to handle the over-thinking problem, we design Cost-Aware F1 (CAF) reward to balance the model performance with computational costs. We further design a phase-dependent training strategy, containing three training stages corresponding to cold start and these two rewards. Lastly, our method adopts a hybrid graph-textual retrieval to improve the reasoning capacity. Extensive experimental results demonstrate that GraphRAG-R1 boosts LLM capabilities in solving complex reasoning problems compared to state-of-the-art GraphRAG methods on both in-domain and out-of-domain datasets. Furthermore, our framework can be flexibly integrated with various existing retrieval methods, consistently delivering performance improvements.
• Abstract（参考訳）: グラフ検索・拡張生成(GraphRAG)は,知識表現にグラフ構造を活用し,複雑な実世界の関係をモデル化することにより,LLMの推論能力を高める上で大きな効果を示した。 しかし、既存のGraphRAG法は、クエリと検索フェーズが主に事前に定義されたヒューリスティックスに基づいており、LLMの推論ポテンシャルを完全に活用していないため、マルチホップ推論を必要とする複雑な問題に対処する際の大きなボトルネックに直面している。 この問題に対処するために,プロセス制約付き結果ベース強化学習(RL)を用いてLLMを学習し,マルチホップ推論能力を向上させる適応型GraphRAGフレームワークGraphRAG-R1を提案する。 本手法は,複雑な問題を分解し,検索ツールを自律的に呼び出して必要な情報を取得し,効果的な推論を行う。 具体的には、GRPO(Group Relative Policy Optimization)の修正版を使用し、ロールアウト・アズ・ア・シンキング機能をサポートしています。 次に,プロセス制約付き報酬関数を2つ設計する。 浅層検索問題に対処するため,本質的な検索を促すために,PRA(Progressive Retrieval Attenuation)報酬を設計する。 そこで我々は, モデル性能と計算コストのバランスをとるために, コスト・アウェア F1 (CAF) の報酬を設計する。 さらに,寒冷期に対応する3つの訓練段階とこれら2つの報酬を含む位相依存型トレーニング戦略を設計する。 最後に,提案手法はハイブリッドなグラフテキスト検索を採用し,推論能力を向上させる。 大規模な実験結果から、GraphRAG-R1は、ドメイン内およびドメイン外両方のデータセットにおける最先端のGraphRAG手法と比較して、複雑な推論問題の解決においてLLM能力を向上することが示された。 さらに,我々のフレームワークは様々な既存の検索手法と柔軟に統合することができ,継続的に性能向上を実現している。

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