DualGraphRAG: إطار توليد معزز بالاسترجاع مدعّم بالرسم البياني ذو الرؤية المزدوجة للإجابة على الأسئلة بشكل موثوق وفعال

تحسن أطر التوليد المعزز بالاسترجاع المدعّم بالرسم البياني (RAG)، مثل GraphRAG، الإجابة على الأسئلة المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال بناء واستغلال معلومات الرسم البياني المنظمة والمكثفة بالمعرفة. ومع ذلك، لا تزال تواجه تحديات في مهام الاستدلال المعقدة متعددة الخطوات وغالباً ما تتطلب تكاليف زمنية وموارد كبيرة، مما يؤدي إلى كفاءة منخفضة. لمعالجة هذه القيود، نقترح DualGraphRAG، وهو إطار RAG معزز بالرسم البياني ذو رؤية مزدوجة مصمم لتحقيق أداء عالٍ في الإجابة على الأسئلة وكفاءة حسابية في الاستدلال المعقد على مجموعات نصوص عامة. على وجه التحديد، يقوم DualGraphRAG ببناء رسم بياني معرفي (KG) من خلال استخراج ثلاثيات تلقائياً من النصوص غير المنظمة باستخدام LLMs، ويحول عقد الرسم البياني إلى تمثيلات نصية موحدة. لكل استعلام، يتم توليد أنواع متعددة من عقد KG عبر وحدة تحسين الاستعلام المخصصة. استنادًا إلى هذه العقد، يستخدم DualGraphRAG استراتيجية استرجاع ذات رؤية مزدوجة لاسترجاع ثلاثيات ذات خطوة واحدة تلتقط السياق المحلي وأقصر المسارات التي تضغط معلومات الاتصال العالمية، مما يسهل توليد الإجابات. تظهر النتائج التجريبية أن DualGraphRAG يحقق أفضل أو أداء تنافسي مقارنة بـ NaiveRAG وGraphRAG وLightRAG على مجموعات البيانات المعيارية ويحسن الكفاءة بشكل كبير. بشكل عام، ينظم DualGraphRAG ويستغل معلومات KG بطريقة ذات رؤية مزدوجة، مستفيداً من الثلاثيات وأقصر المسارات لتقديم إطار موثوق وفعال للإجابة على الأسئلة في مجالات عامة مع استدلال متعدد الخطوات معقد.