M$^3$KG-RAG：マルチホップマルチモーダル知識グラフ拡張検索拡張生成

この記事は、言語モデルの検索拡張生成（RAG）を改善するために、マルチホップ推論、マルチモーダルデータ、および知識グラフを組み合わせたシステムであるM$^3$KG-RAGを紹介しています。構造化された知識と多様なデータ型を活用することにより、生成されたテキストの精度と関連性を高めることに重点が置かれています。マルチホップ推論の使用は、複数の推論ステップを必要とする複雑なクエリに対処しようとする試みを示唆しています。マルチモーダルデータ（おそらく画像、音声など）の統合は、より包括的で文脈的に豊かな情報検索への移行を示しています。この論文では、おそらく、システムのアーキテクチャ、トレーニング方法、および評価指標について詳しく説明しています。

• •M$^3$KG-RAGは、検索拡張生成（RAG）を改善するためのシステムです。
• •マルチホップ推論、マルチモーダルデータ、および知識グラフを使用します。
• •目的は、生成されたテキストの精度と関連性を高めることです。