A Survey on Retrieval And Structuring Augmented Generation with Large Language Models
A Survey on Retrieval And Structuring Augmented Generation with Large Language Models [29.7] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成と推論において顕著な能力を持つ自然言語処理に革命をもたらした。 しかし、これらのモデルは、時代遅れの知識や限られたドメインの専門知識を含む、現実世界のアプリケーションにデプロイする際の重要な課題に直面します。 Retrieval And Structuring (RAS) Augmented Generationは、動的情報検索と構造化知識表現を統合することで、これらの制限に対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Sep 2025 21:25:25 GMT)
「This survey (1) examines retrieval mechanisms including sparse, dense, and hybrid approaches for accessing external knowledge; (2) explore text structuring techniques such as taxonomy construction, hierarchical classification, and information extraction that transform unstructured text into organized representations; and (3) investigate how these structured representations integrate with LLMs through prompt-based methods, reasoning frameworks, and knowledge embedding techniques.」とのこと。
RAGの対比は「While RAG provides the foundation for connecting LLMs with external information, RAS extends this capability by incorporating knowledge structuring techniques that transform unstructured text into organized representations such as taxonomies, hierarchies, and knowledge graphs」としているが、RASという用語が流行るかは謎。。