xRAG、FlashRAG、HippoRAG – arXiv最新論文の紹介の改善や、RAGとGraphRAGとの比較、AgenticなアプローチなどRAGやメモリ強化関連の研究は盛ん。得意領域が異なるのでハイブリッド化する動きが多く、また、Agenticに対応していくアプローチも多い印象。
- From RAG to Memory: Non-Parametric Continual Learning for Large Language Models [6.4]
検索強化世代(RAG)は、新しい情報を導入する主要な方法となっている。 最近のRAGは、知識グラフのような様々な構造を持つベクトル埋め込みを拡大して、いくつかのギャップ、すなわちセンスメイキングと連想性に対処している。 我々は,現実的,感覚的,連想的なメモリタスクにおいて,標準RAGを総合的に上回るフレームワークであるHippoRAG 2を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2025 18:26:02 GMT) - RAG&GraphRAGのハイブリッドアプローチ
- リポジトリはGitHub – OSU-NLP-Group/HippoRAG: [NeurIPS’24] HippoRAG is a novel RAG framework inspired by human long-term memory that enables LLMs to continuously integrate knowledge across external documents. RAG + Knowledge Graphs + Personalized PageRank.
- RAG vs. GraphRAG: A Systematic Evaluation and Key Insights [42.3]
我々は,テキストベースベンチマークを用いて,検索型拡張生成(RAG)とグラフRAGを体系的に評価する。 本結果は,RAGとGraphRAGの異なる課題と評価の観点から,それぞれ異なる強みを浮き彫りにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 17 Feb 2025 02:36:30 GMT) - 通常のRAGとGraphRAGの詳細な比較
- 「Community-based GraphRAG with Global Search focuses more on the global aspects of whole corpus, whereas RAG captures more detailed information.」とのこと
- A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents [42.5]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、歴史的経験を活用するためにメモリシステムを必要とする。 現在のメモリシステムは基本的なストレージと検索を可能にするが、洗練されたメモリ構造は欠如している。 本稿では, LLMエージェントに対して, エージェント方式で動的に記憶を整理できる新しいエージェントメモリシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 17 Feb 2025 18:36:14 GMT) - Agenticなデータの保持。「1) Link Generation – automatically establishing connections between memories by identifying shared attributes and similar contextual descriptions, and (2) Memory Evolutionenabling existing memories to dynamically evolve as new experiences are analyzed, leading to the emergence of higher-order patterns and attributes.」とのことで、下記のように動作するとのこと。
- Generates comprehensive notes with structured attributes
- Creates contextual descriptions and tags
- Analyzes historical memories for relevant connections
- Establishes meaningful links based on similarities
- Enables dynamic memory evolution and updates
- リポジトリはGitHub – WujiangXu/AgenticMemory