数百万 $\text{GeAR}$-s：将 GraphRAG 扩展至数百万文档

Zhili Shen; Chenxin Diao; Pascual Merita; Pavlos Vougiouklis; Jeff Z. Pan

数百万 $\text{GeAR}$-s：将 GraphRAG 扩展至数百万文档

计算与语言 2025-07-24 v1 人工智能信息检索

作者: Zhili Shen , Chenxin Diao , Pascual Merita , Pavlos Vougiouklis , Jeff Z. Pan

摘要

近期研究探索了基于图的方法进行检索增强生成，利用结构化或准结构化信息（如从文档中提取的实体及其关系）以增强检索。然而，这些方法通常针对特定任务设计，如多跳问答和查询聚焦式摘要，因此对其在更广泛数据集上的通用适用性缺乏证据。本文旨在适配最新图基 RAG 解决方案： $\text{GeAR}$ ，探索其在 SIGIR 2025 LiveRAG 挑战赛中的性能和局限性。

关键词

GraphRAG 检索增强生成大规模知识图谱文档检索

引用

@article{arxiv.2507.17399,
  title  = {Millions of $\text{GeAR}$-s: Extending GraphRAG to Millions of Documents},
  author = {Zhili Shen and Chenxin Diao and Pascual Merita and Pavlos Vougiouklis and Jeff Z. Pan},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2507.17399},
  year   = {2025}
}

备注

Accepted by SIGIR 2025 LiveRAG Challenge Program

数百万 $\text{GeAR}$-s：将 GraphRAG 扩展至数百万文档

摘要

关键词

引用

备注

相关论文