論文の概要: Trace Only What You Need: Structure-Aware On-Demand Hypergraph Memory for Long-Document Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10921v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 14:29:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.552205
• Title: Trace Only What You Need: Structure-Aware On-Demand Hypergraph Memory for Long-Document Question Answering
• Title（参考訳）: 必要なものだけをトレースする:長文質問応答のための構造認識型ハイパーグラフメモリ
• Authors: Xiangjun Zai, Xingyu Tan, Chen Chen, Xiaoyang Wang, Wenjie Zhang,
• Abstract要約: 長い文書の質問応答は、長い文書に散在する証拠を推論するために大きな言語モデルを必要とする。 既存の構造化RAG手法には,コストのかかるクエリ非依存の知識組織,オリジナルドキュメント構造の使用不足,歴史的推論経験の再利用の3つの制限がある。 本稿では、問合せトリガードナレッジ組織、文書構造認識、経験誘導推論をサポートする長期文書QAのためのマルチエージェントRAGフレームワークDocTraceを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.17007249581283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-document question answering (QA) requires large language models (LLMs) to reason over evidence scattered across lengthy documents, where answers often depend on event order, section-level context, and cross-part evidence connections. Although retrieval-augmented generation (RAG) reduces the input context by retrieving relevant evidence, existing structured RAG methods still face three limitations: costly query-agnostic knowledge organization, insufficient use of original document structure, and no reuse of historical reasoning experience. To address these limitations, we propose DocTrace, a multi-agent RAG framework for long-document QA that supports query-triggered knowledge organization, document-structure-aware and experience-guided reasoning. DocTrace preserves document hierarchy with a lightweight document structural tree index, constructs agent-shared hypergraph-structured working memory on demand during reasoning, and stores successful reasoning plans in graph-structured experience memory for future reuse, enabling adaptive exploration across related long-document questions. Experiments on four long-document QA datasets show that DocTrace achieves the best performance on three datasets, surpassing the strongest baseline, ComoRAG, by up to 8.85% in F1 and 4.40% in EM, while reducing the overall computational cost by 53.32%
• Abstract（参考訳）: QA(Long-document Question answering)は、長い文書に散在する証拠を解析するために大きな言語モデル(LLM)を必要とする。 検索強化生成(RAG)は、関連する証拠を検索することで入力コンテキストを減少させるが、既存の構造化RAG手法は、高価なクエリに依存しない知識組織、オリジナルの文書構造の使用不足、歴史的推論経験の再利用の3つの制限に直面している。 これらの制約に対処するために,問合せトリガードナレッジ組織,文書構造認識,経験誘導推論をサポートする,長期文書QAのためのマルチエージェントRAGフレームワークであるDocTraceを提案する。 DocTraceは、ドキュメント階層を軽量なドキュメント構造木インデックスで保存し、推論中の要求に応じてエージェント共有のハイパーグラフ構造化ワーキングメモリを構築し、将来の再利用のためにグラフ構造化エクスペリエンスメモリに推論計画を保存する。 4つの長期文書QAデータセットの実験によると、DocTraceは3つのデータセットで最高のパフォーマンスを達成し、最強のベースラインであるComoRAGを8.85%、EMは4.40%まで上回り、計算コストを53.32%削減した。

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