論文の概要: MultiRAG: A Knowledge-guided Framework for Mitigating Hallucination in Multi-source Retrieval Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03553v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 15:20:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:56.043519
• Title: MultiRAG: A Knowledge-guided Framework for Mitigating Hallucination in Multi-source Retrieval Augmented Generation
• Title（参考訳）: MultiRAG:マルチソース検索拡張ジェネレーションにおける幻覚の軽減のための知識誘導型フレームワーク
• Authors: Wenlong Wu, Haofen Wang, Bohan Li, Peixuan Huang, Xinzhe Zhao, Lei Liang,
• Abstract要約: MultiRAGは、マルチソース検索拡張世代における幻覚を緩和する新しいフレームワークである。 複数ソースのライングラフを使用して、異なる知識ソース間の論理的関係を効率的に集約する。 マルチレベル信頼度計算機構を実装し、信頼できない情報ノードを識別・排除するために、グラフレベルとノードレベルのアセスメントを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.243680711038957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) has emerged as a promising solution to address hallucination issues in Large Language Models (LLMs). However, the integration of multiple retrieval sources, while potentially more informative, introduces new challenges that can paradoxically exacerbate hallucination problems. These challenges manifest primarily in two aspects: the sparse distribution of multi-source data that hinders the capture of logical relationships and the inherent inconsistencies among different sources that lead to information conflicts. To address these challenges, we propose MultiRAG, a novel framework designed to mitigate hallucination in multi-source retrieval-augmented generation through knowledge-guided approaches. Our framework introduces two key innovations: (1) a knowledge construction module that employs multi-source line graphs to efficiently aggregate logical relationships across different knowledge sources, effectively addressing the sparse data distribution issue; and (2) a sophisticated retrieval module that implements a multi-level confidence calculation mechanism, performing both graph-level and node-level assessments to identify and eliminate unreliable information nodes, thereby reducing hallucinations caused by inter-source inconsistencies. Extensive experiments on four multi-domain query datasets and two multi-hop QA datasets demonstrate that MultiRAG significantly enhances the reliability and efficiency of knowledge retrieval in complex multi-source scenarios. \textcolor{blue}{Our code is available in https://github.com/wuwenlong123/MultiRAG.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLMs) における幻覚に対処するための有望なソリューションとして登場した。 しかし、複数の検索ソースの統合は、潜在的に有益であるが、幻覚の問題をパラドックス的に悪化させる可能性のある新しい課題をもたらす。 これらの課題は、論理的関係の獲得を妨げるマルチソースデータのスパース分布と、情報衝突につながる異なるソース間の固有の不整合の2つの側面に主に現れている。 これらの課題に対処するために,知識誘導アプローチによる多ソース検索拡張生成における幻覚の軽減を目的とした,新しいフレームワークであるMultiRAGを提案する。 本フレームワークでは,(1)異なる知識ソース間の論理的関係を効率的に集約し,スパースデータ分散問題に効果的に対処する知識構築モジュール,(2)多レベル信頼度計算機構を実装した高度な検索モジュール,(2)グラフレベルおよびノードレベルの評価を実行して信頼性の低い情報ノードを識別・排除し,ソース間不整合による幻覚を低減する。 4つのマルチドメインクエリデータセットと2つのマルチホップQAデータセットに関する大規模な実験により、MultiRAGは複雑なマルチソースシナリオにおける知識検索の信頼性と効率を著しく向上させることが示された。 https://github.com/wuwenlong123/MultiRAGで利用できる。

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