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E^2GraphRAG: Streamlining Graph-based RAG for High Efficiency and Effectiveness

Created by
  • Haebom

저자

Yibo Zhao, Jiapeng Zhu, Ye Guo, Kangkang He, Xiang Li

개요

본 논문은 효율성과 효과성을 향상시킨 능률적인 그래프 기반 RAG(Retrieval Augmented Generation) 프레임워크인 E²GraphRAG를 제안합니다. E²GraphRAG는 문서 청크를 기반으로 LLM과 SpaCy를 사용하여 요약 트리와 엔티티 그래프를 구축하고, 엔티티와 청크 간의 다대다 관계를 포착하는 양방향 색인을 생성하여 빠른 조회를 가능하게 합니다. 또한, 그래프 구조를 활용하여 지역 및 전역 모드 간에 검색 및 선택하는 적응형 검색 전략을 설계했습니다. 실험 결과, E²GraphRAG는 GraphRAG보다 최대 10배 빠른 색인 속도와 LightRAG보다 100배 빠른 검색 속도를 달성하면서 경쟁력 있는 QA 성능을 유지하는 것으로 나타났습니다.

시사점, 한계점

시사점:
기존 그래프 기반 RAG의 효율성 문제를 개선하여 실용성을 높였습니다.
적응형 검색 전략을 통해 지역 및 전역 검색 모드를 효과적으로 활용합니다.
빠른 색인 및 검색 속도를 달성하면서 경쟁력 있는 QA 성능을 유지합니다.
한계점:
LLM과 SpaCy에 대한 의존성이 높습니다.
본 논문에서 제시된 성능 향상은 특정 데이터셋과 설정에 국한될 수 있습니다.
적응형 검색 전략의 최적화에 대한 추가 연구가 필요할 수 있습니다.
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