Pseudo-Knowledge Graph: Meta-Path Guided Retrieval and In-Graph Text for RAG-Equipped LLM
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Haebom
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저자
Yuxin Yang, Haoyang Wu, Tao Wang, Jia Yang, Hao Ma, Guojie Luo
개요
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 정보 검색 정확도 향상을 위해 제안된 Pseudo-Knowledge Graph (PKG) 프레임워크를 소개한다. 기존의 Retrieval-Augmented Generation (RAG)이 대용량 저밀도 데이터베이스에서의 정보 검색과 관계 인식에 어려움을 겪는다는 점을 지적하며, 메타 경로 검색, 그래프 내 텍스트 및 벡터 검색을 LLM에 통합하는 PKG 프레임워크를 제시한다. 자연어 텍스트를 유지하고 다양한 검색 기법을 활용하여 풍부한 지식 표현을 제공하고 정보 검색 정확도를 향상시키는 것을 목표로 한다. Open Compass와 MultiHop-RAG 벤치마크를 사용한 실험 결과를 통해 대용량 데이터 및 복잡한 관계 처리에서의 효과를 보여준다.
