그래프RAG를 활용한 구조화된 데이터 검색 개선: 축구 데이터 사례 연구

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

September 26, 2024

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

cs.AI

초록

대규모이고 복잡한 데이터셋에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 것은 정확성과 관련성을 보장하는 데 상당한 어려움을 겪습니다. 순차 검색 및 인덱스 기반 검색과 같은 전통적인 데이터 검색 방법은 복잡하고 상호 연결된 데이터 구조를 처리할 때 종종 실패하여 불완전하거나 잘못된 결과를 가져옵니다. 이러한 제한을 극복하기 위해 우리는 구조화된 데이터셋에서 정보 검색을 향상시키기 위해 설계된 다재다능한 프레임워크 인 Structured-GraphRAG를 소개합니다. Structured-GraphRAG는 자연어 쿼리에서 구조화된 데이터셋 전반에 걸쳐 정보 검색을 강화하기 위해 설계되었습니다. Structured-GraphRAG는 데이터를 구조화된 형식으로 나타내고 엔티티 간의 복잡한 관계를 포착하는 여러 지식 그래프를 활용하여 정보를 더 세밀하고 포괄적으로 검색할 수 있게 합니다. 이 그래프 기반 접근 방식은 구조화된 형식으로 응답을 근거로 하여 언어 모델 출력의 오류 가능성을 줄이며 결과의 신뢰성을 향상시킵니다. 우리는 최근 발표된 방법을 사용하는 전통적인 검색 보강 생성과의 성능을 비교하여 Structured-GraphRAG의 효과를 입증합니다. 우리의 연구 결과는 Structured-GraphRAG가 쿼리 처리 효율성을 크게 향상시키고 응답 시간을 줄인다는 것을 보여줍니다. 우리의 사례 연구는 축구 데이터에 초점을 맞추지만, 이 프레임워크의 설계는 널리 적용 가능하며 다양한 구조화된 도메인에서 데이터 분석을 강화하고 언어 모델 응용 프로그램을 향상시키는 강력한 도구를 제공합니다.

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.