arXiv-2024/04-From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization

[BrambleXu]

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随着大型语言模型（LLMs）的发展，自动化理解和推理大规模文档集合的需求日益增长，这些推理通常需要超越源文本的显性内容。传统的检索增强生成（RAG）方法主要针对局部的文本块摘要设计，但在处理全局性的语料库级摘要任务时可能显得不足。论文提出了一种名为“Graph RAG”的创新方法，利用基于图的索引和分层社区检测，旨在实现更高效的全局面向查询的摘要。

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背景

随着大型语言模型（LLMs）的发展，自动化理解和推理大规模文档集合的需求日益增长，这些推理通常需要超越源文本的显性内容。传统的检索增强生成（RAG）方法主要针对局部的文本块摘要设计，但在处理全局性的语料库级摘要任务时可能显得不足。论文提出了一种名为“Graph RAG”的创新方法，利用基于图的索引和分层社区检测，旨在实现更高效的全局面向查询的摘要。

目的

论文的主要目的是开发并评估一种新方法，以有效处理大规模文本语料库的面向查询摘要（Query-Focused Summarization, QFS）。目标是支持人类对整个文本语料库的意义建构，提供一种机制使用户能够提出全局性问题，并获得全面、多样且具有启发性的答案。论文旨在证明Graph RAG方法在全面性、多样性和效率方面优于传统的RAG方法，尤其是在处理大规模数据集时。

结论

论文得出结论，Graph RAG方法在生成答案的全面性和多样性方面显著优于传统的RAG方法。相比于一种不使用图的全局方法（基于Map-Reduce的源文本摘要），该方法也表现出了优势。基于图索引的分层社区结构能够在多个层次上实现高效摘要，为一般意义建构问题在细节与范围之间提供了平衡。在需要对同一数据集进行多次全局查询的场景中，基于实体的图索引中根层社区摘要提供了一种更高效的数据索引方法，比传统RAG方法更具优势，同时以更低的Token成本与其他全局方法竞争。

创新点

1. 基于图的索引：论文提出了一种创新的基于图的索引方法，将文本块建模为节点，将实体间的关系建模为边。这种图结构支持更细致和全面的摘要生成。

2. 分层社区检测：通过使用如Leiden等社区检测算法，Graph RAG方法将图划分为分层社区，从而能够在多个粒度水平上采用分而治之的方式进行摘要。

3. 面向查询的摘要：该方法专注于生成与用户特定查询相关的摘要，确保答案既全面又相关。

4. 丰富的文本注释：图节点采用丰富的描述性文本，而非简洁的知识三元组，这种设计与LLMs的能力相契合，提升了全局摘要的质量。

5. 并行和多阶段摘要：论文提出了一种多阶段摘要过程，包括并行生成社区摘要，并将其合并为最终的全局答案，从而提高了效率和可扩展性。

6. 评估框架：论文提出了一个强大的评估框架，通过与传统RAG方法及其他全局摘要技术的对比，利用基于LLMs的评估指标来衡量全面性、多样性和启发性。

总的来说，Graph RAG方法在面向查询的摘要领域中实现了显著创新，为处理大规模文本语料库提供了一个可扩展且高效的解决方案，支持人类的意义建构活动。

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