構造化データ

階層型知識グラフのためのHierarchy-Guided RAG（HG-RAG）：構造化知識の効率的な取得

RAG（検索拡張生成）システムは、大規模言語モデル（LLM）の出力品質を向上させる上で有効ですが、階層的または関係的推論が必要な構造化知識の扱いに課題があります。本論文は、階層型知識グラフをトラバースして構造化されたコンテキストをLLMに提供する「HG-RAG」フレームワークを提案しています。