NodeRAGの異種グラフアーキテクチャと検索機能
NodeRAGはTerry-Xu-666によって開発されたオープンソースのRAGシステムであり、その中心的な革新は異種グラフデータ構造の使用である。このアーキテクチャは複数のノードタイプ（文書、エンティティ、キーワードなど）をサポートし、グラフの分解、拡張、濃縮技術によってマルチホップ推論機能を実現する。単一の文書関係しか扱えない従来のRAGシステムと比較して、NodeRAGの異種グラフは、クロス次元の意味的関連付けを確立することができ、「医療における深層学習」のような複雑なクエリを扱う場合、文書の著者、専門用語、臨床例などの複数レベルの関係を自動的に識別することができる。
グラフ分解はクエリをサブタスクに分割し、グラフ強化はノード間の暗黙の関係を補完し、グラフ充実化は外部の知識ベースを統合し、グラフ検索は効率的なアルゴリズムを用いて関連するノードを見つける。このアーキテクチャにより、NodeRAGはACLレビューにおいて、従来の手法よりもマルチホップ推論の精度を42%向上させることができ、検索速度は数百万ノードのデータセットにおいてミリ秒の応答性を維持している。
この答えは記事から得たものである。NodeRAG：正確な情報検索と生成のための異種グラフベースのツールについて
