論文の概要: Mitigating KG Quality Issues: A Robust Multi-Hop GraphRAG Retrieval Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14828v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 05:08:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:36.062502
• Title: Mitigating KG Quality Issues: A Robust Multi-Hop GraphRAG Retrieval Framework
• Title（参考訳）: KG品質問題の緩和:ロバストなマルチホップグラフRAG検索フレームワーク
• Authors: Yizhuo Ma, Shuang Liang, Rongzheng Wang, Jiakai, Qizhi Chen, Muquan Li, Ke Qin,
• Abstract要約: C2RAG(Constraint-Checked Retrieval-Augmented Generation)を提案する。 C2RAGは最新のベースラインを平均3.4%のEMと3.9%のF1で一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.158010513386664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Retrieval-Augmented Generation enhances multi-hop reasoning but relies on imperfect knowledge graphs that frequently suffer from inherent quality issues. Current approaches often overlook these issues, consequently struggling with retrieval drift driven by spurious noise and retrieval hallucinations stemming from incomplete information. To address these challenges, we propose C2RAG (Constraint-Checked Retrieval-Augmented Generation), a framework aimed at robust multi-hop retrieval over the imperfect KG. First, C2RAG performs constraint-based retrieval by decomposing each query into atomic constraint triples, with using fine-grained constraint anchoring to filter candidates for suppressing retrieval drift. Second, C2RAG introduces a sufficiency check to explicitly prevent retrieval hallucinations by deciding whether the current evidence is sufficient to justify structural propagation, and activating textual recovery otherwise. Extensive experiments on multi-hop benchmarks demonstrate that C2RAG consistently outperforms the latest baselines by 3.4\% EM and 3.9\% F1 on average, while exhibiting improved robustness under KG issues.
• Abstract（参考訳）: Graph Retrieval-Augmented Generationは、マルチホップ推論を強化するが、固有の品質問題に悩まされる不完全な知識グラフに依存している。 現在のアプローチはしばしばこれらの問題を見落とし、結果として、不完全な情報から生じる急激なノイズと検索幻覚によって引き起こされる検索ドリフトに苦しむ。 これらの課題に対処するため,不完全なKG上での堅牢なマルチホップ検索を目的としたフレームワークであるC2RAG(Constraint-Checked Retrieval-Augmented Generation)を提案する。 まず、C2RAGは、各クエリをアトミックな制約トリプルに分解して制約ベースの検索を行う。 第二に、C2RAGは、現在の証拠が構造的伝播を正当化するのに十分かどうかを判断し、テキスト回復を活性化することにより、検索幻覚を明示的に防止するための十分チェックを導入する。 マルチホップベンチマークの大規模な実験により、C2RAGは最新のベースラインを平均3.4\% EMと3.9\% F1で一貫して上回り、KG問題下での堅牢性の向上を示した。

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