技術記事の要約：
- 大規模言語モデル（LLM）の強力な応用の1つは、リトリーバー増強生成（RAG）であり、モデルはコンテキスト情報を使用してトレーニングデータを超えた質問に答える。
- 従来のRAGは単純なクエリに有用であるが、複数のリトリーバル段階と回答が必要なクエリには対応できない。
- グラフ強化型RAG（GEAR）は、Huaweiの研究者によって開発された手法で、新しいリトリーバー手法である。
- SyncGEは主要なコンポーネントであり、クエリに関連するパッセージを取得するためのグラフベースの手法である。
- GEARには「マルチステップ拡張」コンポーネントがあり、複雑で多段階のリトリーバルを必要とするクエリに対応する。
- GEARは、ヒトの脳の海馬と新皮質間の通信から着想を得たグラフリトリーバーとエージェントの組み合わせである。
- 研究者の評価によると、SyncGEは単一ステップのリトリーバルにおいてBM25、SBERT、BM25とSBERTを組み合わせたハイブリッド手法およびHippoRAGを上回る最先端のパフォーマンスを達成。
- GEARはマルチステップリトリーバル全体で最先端のパフォーマンスを達成し、IRCoTおよびHippoRAGを上回る。
感想：
GEARはリトリーバー増強生成の分野において革新的な手法であり、SyncGEによるグラフベースのアプローチは素晴らしい成果を達成しています。多段階のリトリーバルにも対応しており、ヒトの脳から着想を得た設計は興味深いです。研究者の評価によると、GEARは他の手法を上回るパフォーマンスを示しており、将来的には非常に有用なツールとなる可能性があると考えられます。
元記事: https://bdtechtalks.com/2025/01/13/gear-graph-based-llm-rag/