論文の概要: RJE: A Retrieval-Judgment-Exploration Framework for Efficient Knowledge Graph Question Answering with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01257v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 03:56:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.762503
• Title: RJE: A Retrieval-Judgment-Exploration Framework for Efficient Knowledge Graph Question Answering with LLMs
• Title（参考訳）: RJE:LLMを用いた効率的な知識グラフ質問応答のための検索判断探索フレームワーク
• Authors: Can Lin, Zhengwang Jiang, Ling Zheng, Qi Zhao, Yuhang Zhang, Qi Song, Wangqiu Zhou,
• Abstract要約: Retrieval-Judgment-Exploration (RJE)は、洗練された推論経路を検索し、その十分性を評価し、追加の証拠を条件付きで探索するフレームワークである。 RJE はエージェントベースの手法と比較して LLM 呼び出しとトークンの使用量を著しく削減し、大幅な効率改善をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.947344953344995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graph question answering (KGQA) aims to answer natural language questions using knowledge graphs. Recent research leverages large language models (LLMs) to enhance KGQA reasoning, but faces limitations: retrieval-based methods are constrained by the quality of retrieved information, while agent-based methods rely heavily on proprietary LLMs. To address these limitations, we propose Retrieval-Judgment-Exploration (RJE), a framework that retrieves refined reasoning paths, evaluates their sufficiency, and conditionally explores additional evidence. Moreover, RJE introduces specialized auxiliary modules enabling small-sized LLMs to perform effectively: Reasoning Path Ranking, Question Decomposition, and Retriever-assisted Exploration. Experiments show that our approach with proprietary LLMs (such as GPT-4o-mini) outperforms existing baselines while enabling small open-source LLMs (such as 3B and 8B parameters) to achieve competitive results without fine-tuning LLMs. Additionally, RJE substantially reduces the number of LLM calls and token usage compared to agent-based methods, yielding significant efficiency improvements.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ質問応答 (KGQA) は、知識グラフを用いて自然言語の質問に答えることを目的としている。 近年の研究では、大規模な言語モデル(LLM)を活用してKGQA推論を強化しているが、検索ベースの手法は検索情報の品質に制約されているのに対し、エージェントベースの手法はプロプライエタリなLLMに大きく依存している。 これらの制約に対処するため、洗練された推論経路を検索し、それらの十分性を評価し、追加の証拠を条件付きで探索するフレームワークであるRetrieval-Judgment-Exploration (RJE)を提案する。 さらに、RJEは、小型LLMを効果的に動作させることができる特別な補助モジュール(Reasoning Path Ranking, Question Decomposition, Retriever-assisted Exploration)を導入している。 実験により, GPT-4o-mini などの独自 LLM のアプローチは, 3B や 8B などの小さなオープンソース LLM を微調整の LLM を使わずに競合的な結果が得られる一方で, 既存のベースラインよりも優れていることが示された。 さらに、RJEはエージェントベースの手法と比較してLLM呼び出しやトークンの使用量を大幅に削減し、大幅な効率改善を実現している。

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