論文の概要: Why Neighborhoods Matter: Traversal Context and Provenance in Agentic GraphRAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15109v1
• Date: Thu, 14 May 2026 17:25:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.981188
• Title: Why Neighborhoods Matter: Traversal Context and Provenance in Agentic GraphRAG
• Title（参考訳）: なぜ近隣が重要なのか : エージェントグラフRAGの経時的文脈と出現
• Authors: Riccardo Terrenzi, Maximilian von Zastrow, Serkan Ayvaz,
• Abstract要約: エージェントグラフRAGは、外部証拠の回答を根拠にすることで、事実性を改善することができる。 我々は、軌道レベルの問題として引用忠実性を定めている。 引用された証拠は、解答が大幅に変わるため、しばしば必要であることを示す。 しかし、正確な答えは暗黙の文脈や周囲のグラフ構造にも依存するため、引用は不十分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6882042556551609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation can improve factuality by grounding answers in external evidence, but Agentic GraphRAG complicates what it means for citations to be faithful. In these systems, an agent explores a knowledge graph before producing an answer and a small set of citations. We frame citation faithfulness as a trajectory-level problem: final citations should not only support the answer, but also account for the graph traversal, structure, and visited-but-uncited entities that may influence it. Through controlled ablation experiments, we compare the effects of isolating, removing, and masking cited and uncited graph entities. Our results show that cited evidence is often necessary, as removing it substantially changes answers and reduces accuracy. However, citations are not sufficient, because accurate answers can also depend on uncited traversal context and surrounding graph structure. These findings suggest that citation evaluation in Agentic GraphRAG should move beyond source support toward provenance over the broader retrieval trajectory.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generationは、外部の証拠に答えを根拠にして事実性を改善することができるが、Agentic GraphRAGは引用が忠実であることの意味を複雑にしている。 これらのシステムでは、エージェントは答えと少量の引用を生成する前に知識グラフを探索する。 最終的な引用は、答えをサポートするだけでなく、グラフのトラバーサル、構造、そしてそれに影響を与える可能性のあるビジター・ブット・アクティベートな実体も考慮すべきである。 制御されたアブレーション実験を通じて、引用されたグラフエンティティと暗黙のグラフエンティティの分離、除去、マスキングの効果を比較した。 以上の結果から,引用された証拠は,解答を大幅に変更し,精度を低下させるため,しばしば必要であることが示唆された。 しかし、正確な答えは暗黙の軌跡や周囲のグラフ構造にも依存するため、引用は不十分である。 これらの結果から, エージェントグラフRAGの引用評価は, より広範な検索軌跡を越えて, 出典支援以上のものとなることが示唆された。

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