論文の概要: EcphoryRAG: Re-Imagining Knowledge-Graph RAG via Human Associative Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08958v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 03:07:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 04:53:46.919303
• Title: EcphoryRAG: Re-Imagining Knowledge-Graph RAG via Human Associative Memory
• Title（参考訳）: EcphoryRAG:人間の連想記憶による知識グラフRAGの再認識
• Authors: Zirui Liao,
• Abstract要約: 本稿では,エンティティ中心の知識グラフRAGフレームワークであるEcphoryRAGを紹介する。 インデックス作成中、EcphoryRAGは対応するメタデータを持つコアエンティティのみを抽出し、格納する。 検索には、まずクエリからキューエンティティを抽出し、スケーラブルなマルチホップ連想検索を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cognitive neuroscience research indicates that humans leverage cues to activate entity-centered memory traces (engrams) for complex, multi-hop recollection. Inspired by this mechanism, we introduce EcphoryRAG, an entity-centric knowledge graph RAG framework. During indexing, EcphoryRAG extracts and stores only core entities with corresponding metadata, a lightweight approach that reduces token consumption by up to 94\% compared to other structured RAG systems. For retrieval, the system first extracts cue entities from queries, then performs a scalable multi-hop associative search across the knowledge graph. Crucially, EcphoryRAG dynamically infers implicit relations between entities to populate context, enabling deep reasoning without exhaustive pre-enumeration of relationships. Extensive evaluations on the 2WikiMultiHop, HotpotQA, and MuSiQue benchmarks demonstrate that EcphoryRAG sets a new state-of-the-art, improving the average Exact Match (EM) score from 0.392 to 0.474 over strong KG-RAG methods like HippoRAG. These results validate the efficacy of the entity-cue-multi-hop retrieval paradigm for complex question answering.
• Abstract（参考訳）: 認知神経科学の研究は、人間は複雑なマルチホップの再現のために、クエスを利用してエンティティ中心のメモリトレース(engrams)を活性化することを示している。 本稿では,エンティティ中心の知識グラフRAGフレームワークであるEcphoryRAGを紹介する。 インデックス作成中、EcphoryRAGは対応するメタデータを持つコアエンティティのみを抽出し、格納する。 検索には、まずクエリからキューエンティティを抽出し、その後、知識グラフをまたいだスケーラブルなマルチホップ連想検索を実行する。 重要なことは、EcphoryRAGは実体間の暗黙の関係を動的に推論し、関係を包括的に列挙することなく深い推論を可能にする。 2WikiMultiHop、HotpotQA、MuSiQueのベンチマークによる大規模な評価では、EcphoryRAGはHippoRAGのような強力なKG-RAGメソッドよりも平均的なエクサクトマッチ(EM)スコアを0.392から0.474に改善した。 これらの結果は,複雑な質問応答に対するエンティティキュー・マルチホップ検索パラダイムの有効性を検証した。

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