論文の概要: You Don't Need Pre-built Graphs for RAG: Retrieval Augmented Generation with Adaptive Reasoning Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06105v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 08:07:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.132676
• Title: You Don't Need Pre-built Graphs for RAG: Retrieval Augmented Generation with Adaptive Reasoning Structures
• Title（参考訳）: RAGのためのプレビルドグラフは不要:適応推論構造を持つ検索拡張生成
• Authors: Shengyuan Chen, Chuang Zhou, Zheng Yuan, Qinggang Zhang, Zeyang Cui, Hao Chen, Yilin Xiao, Jiannong Cao, Xiao Huang,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)はしばしば幻覚に悩まされ、知識を超えた質問を処理する際に、事実的に誤った文を生成する。 Retrieval-augmented Generation (RAG)は、LLM推論をサポートするために、知識ベースからクエリ関連コンテキストを取得することで、この問題に対処する。 既存のGraphベースのRAGメソッドは、コーパスをグラフに変換するためのコストの高いプロセスに依存しており、圧倒的なトークンコストとアップデートのレイテンシを導入している。 本稿では,推論時に推論構造を動的に抽出し,事前に構築したグラフを使わずに適応検索を誘導するLogicRAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.867592142212203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) often suffer from hallucination, generating factually incorrect statements when handling questions beyond their knowledge and perception. Retrieval-augmented generation (RAG) addresses this by retrieving query-relevant contexts from knowledge bases to support LLM reasoning. Recent advances leverage pre-constructed graphs to capture the relational connections among distributed documents, showing remarkable performance in complex tasks. However, existing Graph-based RAG (GraphRAG) methods rely on a costly process to transform the corpus into a graph, introducing overwhelming token cost and update latency. Moreover, real-world queries vary in type and complexity, requiring different logic structures for accurate reasoning. The pre-built graph may not align with these required structures, resulting in ineffective knowledge retrieval. To this end, we propose a \textbf{\underline{Logic}}-aware \textbf{\underline{R}}etrieval-\textbf{\underline{A}}ugmented \textbf{\underline{G}}eneration framework (\textbf{LogicRAG}) that dynamically extracts reasoning structures at inference time to guide adaptive retrieval without any pre-built graph. LogicRAG begins by decomposing the input query into a set of subproblems and constructing a directed acyclic graph (DAG) to model the logical dependencies among them. To support coherent multi-step reasoning, LogicRAG then linearizes the graph using topological sort, so that subproblems can be addressed in a logically consistent order. Besides, LogicRAG applies graph pruning to reduce redundant retrieval and uses context pruning to filter irrelevant context, significantly reducing the overall token cost. Extensive experiments demonstrate that LogicRAG achieves both superior performance and efficiency compared to state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)はしばしば幻覚に悩まされ、知識や知覚を超えた質問を処理する際に、事実的に誤った文を生成する。 Retrieval-augmented Generation (RAG)は、LLM推論をサポートするために、知識ベースからクエリ関連コンテキストを取得することで、この問題に対処する。 近年の進歩は,分散ドキュメント間の関係関係を捉えるために構築済みのグラフを活用し,複雑なタスクにおいて顕著な性能を示す。 しかし、既存のGraphベースのRAG(GraphRAG)メソッドは、コーパスをグラフに変換するためのコストのかかるプロセスに依存しており、圧倒的なトークンコストとアップデートのレイテンシをもたらす。 さらに、実世界のクエリは型と複雑さによって異なり、正確な推論には異なる論理構造が必要である。 事前に構築されたグラフは、これらの要求された構造と一致しないかもしれない。 この目的のために、事前に構築されたグラフを使わずに推論時の推論構造を動的に抽出し、適応的適応化を誘導する、 \textbf{\underline{Logic}}-aware \textbf{\underline{R}}etrieval-\textbf{\underline{A}}ugmented \textbf{\underline{G}}eneration framework (\textbf{LogicRAG})を提案する。 LogicRAGは、入力クエリをサブプロブレムの集合に分解し、それら間の論理的依存関係をモデル化するために有向非巡回グラフ(DAG)を構築することから始まる。 コヒーレントな多段階推論をサポートするため、LogicRAGはトポロジカルソートを用いてグラフを線形化することにより、サブプロブレムを論理的に一貫した順序で扱うことができる。 さらに、LogicRAGは冗長な検索を減らすためにグラフプルーニングを適用し、コンテキストプルーニングを使用して無関係なコンテキストをフィルタリングし、全体的なトークンコストを大幅に削減する。 大規模な実験により、LogicRAGは最先端のベースラインに比べて優れた性能と効率を達成することが示された。

関連論文リスト

• Inference Scaled GraphRAG: Improving Multi Hop Question Answering on Knowledge Graphs [15.036480111358369]
  大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において印象的な能力を達成した。 構造化コンテキストやマルチホップ情報へのアクセスが限られているため、知識集約的推論タスクではパフォーマンスが低下し続けています。 Inference-Scaled GraphRAGは、推論時間計算のスケーリングを適用してLLMベースのグラフ推論を強化する新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T19:31:03Z)
• Learning Efficient and Generalizable Graph Retriever for Knowledge-Graph Question Answering [75.12322966980003]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたって強い帰納的推論能力を示している。 既存のRAGパイプラインのほとんどは非構造化テキストに依存しており、解釈可能性と構造化推論を制限する。 近年,知識グラフ解答のための知識グラフとLLMの統合について検討している。 KGQAにおける効率的なグラフ検索のための新しいフレームワークであるRAPLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-11T12:03:52Z)
• Respecting Temporal-Causal Consistency: Entity-Event Knowledge Graphs for Retrieval-Augmented Generation [69.45495166424642]
  我々は,物語文書における時間的,因果的,文字的整合性を理解するために,頑健で差別的なQAベンチマークを開発する。 次に、バイナリマッピングでリンクされたエンティティとイベントのサブグラフを分離したまま保持するデュアルグラフフレームワークであるEntity-Event RAG(E2RAG)を紹介します。 ChronoQA全体で、我々のアプローチは最先端の非構造化およびKGベースのRAGベースラインよりも優れており、因果一貫性クエリや文字整合性クエリが顕著である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T10:07:21Z)
• When to use Graphs in RAG: A Comprehensive Analysis for Graph Retrieval-Augmented Generation [25.508719115522645]
  グラフ検索強化世代(GraphRAG)は、外部知識で大規模言語モデル(LLM)を拡張するための強力なパラダイムとして登場した。 最近の研究では、GraphRAGは多くの現実世界のタスクにおいてバニラRAGを過小評価している。 GraphRAGは本当に有効か、グラフ構造がRAGシステムに測定可能なメリットを提供するシナリオは存在するのか?
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T02:37:47Z)
• Align-GRAG: Reasoning-Guided Dual Alignment for Graph Retrieval-Augmented Generation [75.9865035064794]
  大きな言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示しているが、幻覚や時代遅れの情報といった問題に苦戦している。 Retrieval-augmented Generation (RAG) は、情報検索システム(IR)を用いて、外部知識のLLM出力を基底にすることで、これらの問題に対処する。 本稿では、検索後句における新しい推論誘導二重アライメントフレームワークであるAlign-GRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T05:15:27Z)
• Divide by Question, Conquer by Agent: SPLIT-RAG with Question-Driven Graph Partitioning [18.96570718233786]
  SPLIT-RAGは、質問駆動セマンティックグラフ分割と協調サブグラフ検索による制限に対処するマルチエージェントRAGフレームワークである。 革新的なフレームワークは、まずリンク情報のセマンティック分割を作成し、次にタイプ特化知識ベースを使用してマルチエージェントRAGを実現する。 属性対応グラフセグメンテーションは、知識グラフを意味的に一貫性のあるサブグラフに分割し、サブグラフが異なるクエリタイプと整合することを保証する。 階層的なマージモジュールは、論理的検証を通じて、部分グラフ由来の解答間の矛盾を解消する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T06:44:34Z)
• NodeRAG: Structuring Graph-based RAG with Heterogeneous Nodes [25.173078967881803]
  Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模な言語モデルに対して、外部およびプライベートコーパスへのアクセスを許可する。 現在のグラフベースのRAGアプローチは、グラフ構造の設計をほとんど優先順位付けしない。 不適切な設計のグラフは、多様なグラフアルゴリズムのシームレスな統合を妨げるだけでなく、ワークフローの不整合をもたらす。 異種グラフ構造を導入したグラフ中心のフレームワークであるNodeRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-15T18:24:00Z)
• RGL: A Graph-Centric, Modular Framework for Efficient Retrieval-Augmented Generation on Graphs [58.10503898336799]
  完全なRAGパイプラインをシームレスに統合するモジュラーフレームワークであるRAG-on-Graphs Library(RGL)を紹介した。 RGLは、さまざまなグラフフォーマットをサポートし、必須コンポーネントの最適化実装を統合することで、重要な課題に対処する。 評価の結果,RGLはプロトタイピングプロセスの高速化だけでなく,グラフベースRAGシステムの性能や適用性の向上も図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-25T03:21:48Z)
• Improving Complex Reasoning over Knowledge Graph with Logic-Aware Curriculum Tuning [89.89857766491475]
  カリキュラムベースの論理認識型チューニングフレームワークであるLACTを提案する。 具体的には、任意の一階論理クエリをバイナリツリー分解によって拡張する。 広く使われているデータセットに対する実験では、LATは高度な手法よりも大幅に改善(平均+5.5% MRRスコア)し、新しい最先端技術を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T18:12:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。