論文の概要: Multi-hop Reasoning and Retrieval in Embedding Space: Leveraging Large Language Models with Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13266v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 23:55:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.247216
• Title: Multi-hop Reasoning and Retrieval in Embedding Space: Leveraging Large Language Models with Knowledge
• Title（参考訳）: 埋め込み空間におけるマルチホップ推論と検索:知識による大規模言語モデルの活用
• Abstract要約: 埋め込み型検索推論フレームワーク EMBRAG を提案する。 提案手法は,KG推論タスクにおける新しい最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.792321858331646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) continue to grow in size, their abilities to tackle complex tasks have significantly improved. However, issues such as hallucination and the lack of up-to-date knowledge largely remain unresolved. Knowledge graphs (KGs), which serve as symbolic representations of real-world knowledge, offer a reliable source for enhancing reasoning. Integrating KG retrieval into LLMs can therefore strengthen their reasoning by providing dependable knowledge. Nevertheless, due to limited understanding of the underlying knowledge graph, LLMs may struggle with queries that have multiple interpretations. Additionally, the incompleteness and noise within knowledge graphs may result in retrieval failures. To address these challenges, we propose an embedding-based retrieval reasoning framework EMBRAG. In this approach, the model first generates multiple logical rules grounded in knowledge graphs based on the input query. These rules are then applied to reasoning in the embedding space, guided by the knowledge graph, ensuring more robust and accurate reasoning. A reranker model further interprets these rules and refines the results. Extensive experiments on two benchmark KGQA datasets demonstrate that our approach achieves the new state-of-the-art performance in KG reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のサイズが拡大するにつれ、複雑なタスクに対処する能力は大幅に向上した。 しかし、幻覚や最新の知識の欠如といった問題は未解決のままである。 実世界の知識の象徴的な表現として機能する知識グラフ(KG)は、推論を強化するための信頼できる情報源を提供する。 したがって、KG 検索を LLM に統合することで、信頼性の高い知識を提供することで、それらの推論を強化することができる。 それでも、基礎となる知識グラフの理解が限られているため、LLMは複数の解釈を持つクエリに苦労する可能性がある。 さらに、知識グラフ内の不完全性とノイズは、検索に失敗する可能性がある。 これらの課題に対処するために,埋め込み型検索推論フレームワーク EMBRAG を提案する。 このアプローチでは、まず入力クエリに基づいて知識グラフに基づく複数の論理ルールを生成する。 これらのルールは、知識グラフによって導かれる埋め込み空間の推論に適用され、より堅牢で正確な推論が保証される。 リランカモデルはこれらのルールをさらに解釈し、結果を洗練します。 2つのベンチマークKGQAデータセットの大規模な実験は、我々の手法がKG推論タスクにおける新しい最先端性能を達成することを実証している。

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