Graph-R1: агентная GraphRAG через обучение с подкреплением

Исследователи представили Graph-R1 — новый подход к GraphRAG, который превращает поиск информации в интерактивный процесс.

Если у вас избыточно GPU, то вы можете вместо статичного извлечения данных использовать обучение с подкреплением для многоэтапного взаимодействия агента с графом знаний.

В основе — легковесная гиперграф-конструкция и адаптивный поиск. Агент учится находить релевантную информацию через пробы и ошибки, улучшая точность извлечения данных.

Эксперименты показали повышение качества генерации и эффективности поиска по сравнению с традиционными chunk-based методами.

Система особенно эффективна для сложных многошаговых запросов.

Короче такой вариант на тему агентного RAGа.
Можно еще добавить генерацию уточняющих вопросов от RAG системы (что этот нигга себе позволяет? :) ).

#GraphRAG #RLGraphRAG #hypergraph
———
@tsingular