【论文精读(HYBGRAG)】HYBGRAG: Hybrid Retrieval-Augmented Generation on Textual and Relational Knowledge Ba

HYBGRAG：打破传统束缚，开启混合知识检索新时代

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在当今的人工智能领域，随着大语言模型（LLMs）的广泛应用，信息检索与生成的融合成为研究热点。检索增强生成（RAG）和图检索增强生成（GRAG）虽已取得一定成果，但在面对需要同时处理文本和关系信息的“混合”问题时，仍存在诸多不足。本文提出的HYBGRAG方法，旨在解决半结构化知识库（SKB）中的混合问答（HQA）难题，为信息检索与问答系统带来新的突破。

相关链接：https://arxiv.org/abs/2412.16311v1

之前的问题

传统的RAG方法主要从非结构化文档数据库中检索信息辅助LLMs进行问答，而GRAG则聚焦于从结构化知识库中获取信息。然而，许多实际问题需要结合文本和关系信息才能正确回答，即“混合”问题。现有方法在处理这类问题时存在两大关键缺陷：

1. 信息检索片面：它们往往只关注检索文本或关系信息中的某一种，无法充分利用两种信息的协同作用。比如在检索与“纳米流体传热论文”和“作者John Smith”相关的文献时，仅依靠文本或关系信息的检索，无法全面准确地获取满足条件的文档。
2. 问题理解偏差：在混合问题中，文本和关系方面的信息难以准确区分。例如，在问题路由过程中，很容易将文本方面的信息误判为关系方面的信息，导致检索错误。

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Proposed Method（提出方法）

HYBGRAG的提出

HYBGRAG是一种全新的混合检索增强生成方法，由检索器库和评论家模块组成，旨在有效解决SKB中的HQA问题。其设计理念基于对现有问题的深刻洞察，通过创新的架构和机制，实现高效的信息检索与准确