Retrieval Augmented Generation(RAG)のLimitationsを克服するために、コンテキストに富んだ命題を使用し、効率的なビームサーチを通じて多段階推論経路を発見する新しいRAGフレームワークであるPropRAGを紹介します。既存のRAGは、独立した知識検索に依存して複雑な多段階推論に困難を経験し、知識グラフベースのstructured RAGは、トリプルのコンテキスト損失による知識表現の精度が低下するという問題を解決したいと考えています。 PropRAGは2Wiki、HotpotQA、MuSiQueデータセットでゼロショットRecall @ 5、F1スコアでSOTAを達成しました。