GraphRAGを用いた構造化データ検索の向上: サッカーデータのケーススタディ

Enhancing Structured-Data Retrieval with GraphRAG: Soccer Data Case Study

September 26, 2024

著者: Zahra Sepasdar, Sushant Gautam, Cise Midoglu, Michael A. Riegler, Pål Halvorsen

cs.AI

要旨

大規模かつ複雑なデータセットから意味のある洞察を抽出することは、正確性と関連性を確保するという点で重要な課題を提起します。連続検索やインデックスベースの検索などの従来のデータ検索方法は、入り組んだ相互接続されたデータ構造を扱う際にしばしば失敗し、不完全または誤解を招く出力を生じさせます。これらの制約を克服するために、私たちはStructured-GraphRAGを導入します。これは、自然言語クエリにおける構造化データセット全体の情報検索を向上させるために設計された多目的なフレームワークです。Structured-GraphRAGは、データを構造化された形式で表現し、エンティティ間の複雑な関係を捉える複数の知識グラフを活用し、情報のより微妙かつ包括的な検索を可能にします。このグラフベースのアプローチは、言語モデルの出力における誤りのリスクを低減し、結果の信頼性を向上させることで、応答を構造化された形式に基づかせます。Structured-GraphRAGの効果を示すために、最近公開された方法との性能を比較することで、その有効性を実証します。私たちの調査結果は、Structured-GraphRAGがクエリ処理効率を著しく向上させ、応答時間を短縮することを示しています。私たちのケーススタディはサッカーデータに焦点を当てていますが、このフレームワークの設計は広範囲に適用可能であり、様々な構造化された領域においてデータ分析を強化し、言語モデルアプリケーションを向上させる強力なツールを提供します。

English

Extracting meaningful insights from large and complex datasets poses significant challenges, particularly in ensuring the accuracy and relevance of retrieved information. Traditional data retrieval methods such as sequential search and index-based retrieval often fail when handling intricate and interconnected data structures, resulting in incomplete or misleading outputs. To overcome these limitations, we introduce Structured-GraphRAG, a versatile framework designed to enhance information retrieval across structured datasets in natural language queries. Structured-GraphRAG utilizes multiple knowledge graphs, which represent data in a structured format and capture complex relationships between entities, enabling a more nuanced and comprehensive retrieval of information. This graph-based approach reduces the risk of errors in language model outputs by grounding responses in a structured format, thereby enhancing the reliability of results. We demonstrate the effectiveness of Structured-GraphRAG by comparing its performance with that of a recently published method using traditional retrieval-augmented generation. Our findings show that Structured-GraphRAG significantly improves query processing efficiency and reduces response times. While our case study focuses on soccer data, the framework's design is broadly applicable, offering a powerful tool for data analysis and enhancing language model applications across various structured domains.