Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Open-World Retrieval-Augmented Generation on Knowledge Graph: A Multi-Agent Collaboration Framework

論文の概要: Towards Open-World Retrieval-Augmented Generation on Knowledge Graph: A Multi-Agent Collaboration Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01238v1
Date: Mon, 01 Sep 2025 08:26:12 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.598675
Title: Towards Open-World Retrieval-Augmented Generation on Knowledge Graph: A Multi-Agent Collaboration Framework
Title（参考訳）: 知識グラフによるオープンワールド検索型生成に向けて:多言語協調フレームワーク
Authors: Jiasheng Xu, Mingda Li, Yongqiang Tang, Peijie Wang, Wensheng Zhang,
Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と推論において強力な能力を示している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識ソースを組み込むことによって、この制限に対処する。 AnchorRAGは,オープンワールドRAGのための,事前定義されたアンカーエンティティを持たない新しいマルチエージェント協調フレームワークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.896955284099334
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong capabilities in language understanding and reasoning. However, their dependence on static training corpora makes them prone to factual errors and knowledge gaps. Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses this limitation by incorporating external knowledge sources, especially structured Knowledge Graphs (KGs), which provide explicit semantics and efficient retrieval. Existing KG-based RAG approaches, however, generally assume that anchor entities are accessible to initiate graph traversal, which limits their robustness in open world settings where accurate linking between the query and the entity is unreliable. To overcome this limitation, we propose AnchorRAG, a novel multi-agent collaboration framework for open-world RAG without the predefined anchor entities. Specifically, a predictor agent dynamically identifies candidate anchor entities by aligning user query terms with KG nodes and initializes independent retriever agents to conduct parallel multi-hop explorations from each candidate. Then a supervisor agent formulates the iterative retrieval strategy for these retriever agents and synthesizes the resulting knowledge paths to generate the final answer. This multi-agent collaboration framework improves retrieval robustness and mitigates the impact of ambiguous or erroneous anchors. Extensive experiments on four public benchmarks demonstrate that AnchorRAG significantly outperforms existing baselines and establishes new state-of-the-art results on the real-world question answering tasks.
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と推論において強力な能力を示している。しかし、静的トレーニングコーパスへの依存は、事実の誤りや知識のギャップを生じさせる。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識源、特に構造化知識グラフ(KG)を組み込むことによって、明示的な意味論と効率的な検索を提供することによって、この制限に対処する。しかし、既存のKGベースのRAGアプローチでは、アンカーエンティティがグラフトラバースを開始するためにアクセス可能であり、クエリとエンティティの正確なリンクが信頼できないようなオープンな世界では、その堅牢性を制限する。この制限を克服するために,オープンワールドRAGのための新しいマルチエージェント協調フレームワークであるAnchorRAGを提案する。具体的には、予測エージェントは、ユーザクエリ用語をKGノードに整列させることで、候補アンカーエンティティを動的に識別し、独立した検索エージェントを初期化し、各候補から並列なマルチホップ探索を行う。そして、管理者エージェントがこれらの検索エージェントの反復検索戦略を定式化し、結果の知識パスを合成して最終回答を生成する。このマルチエージェントコラボレーションフレームワークは、検索堅牢性を改善し、曖昧または誤アンカーの影響を軽減する。 4つの公開ベンチマークでの大規模な実験により、AnchorRAGは既存のベースラインを著しく上回り、現実世界の質問応答タスクに関する新たな最先端の結果を確立している。

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