FG-RAG: Enhancing Query-Focused Summarization with Context-Aware Fine-Grained Graph RAG

📄 arXiv: 2504.07103v1 📥 PDF

作者: Yubin Hong, Chaofan Li, Jingyi Zhang, Yingxia Shao

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-03-13

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出FG-RAG，通过上下文感知的细粒度图RAG增强查询聚焦的摘要生成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 知识图谱 查询聚焦摘要 上下文感知 细粒度摘要 实体扩展 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有GraphRAG方法在查询聚焦摘要任务中，缺乏对特定查询的感知，导致生成摘要的质量受限。
  2. FG-RAG通过上下文感知的实体扩展和查询级别的细粒度摘要，提升检索内容的相关性和生成摘要的准确性。
  3. 实验结果表明，FG-RAG在全面性、多样性和增强能力等指标上优于其他RAG系统，提升了摘要质量。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）通过整合外部知识，使大型语言模型能够提供更精确和相关的响应。在查询聚焦的摘要（QFS）任务中，基于GraphRAG的方法显著提高了生成响应的全面性和多样性。然而，现有的基于GraphRAG的方法主要侧重于粗粒度的信息摘要，而没有意识到特定的查询，并且检索到的内容缺乏足够的上下文信息来生成全面的响应。为了解决当前RAG系统的不足，我们提出了上下文感知的细粒度图RAG（FG-RAG），以增强QFS任务的性能。FG-RAG在图检索中采用上下文感知的实体扩展，以扩大图中检索到的实体的覆盖范围，从而为检索到的内容提供足够的上下文信息。此外，FG-RAG利用查询级别的细粒度摘要，在响应生成过程中整合细粒度的细节，从而增强生成摘要的查询感知能力。我们的评估表明，在处理QFS任务时，FG-RAG在全面性、多样性和增强能力等多个指标上优于其他RAG系统。我们的实现可在https://github.com/BuptWululu/FG-RAG上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决查询聚焦摘要（QFS）任务中，现有GraphRAG方法对查询感知不足，以及检索内容缺乏上下文信息的问题。现有方法主要关注粗粒度的信息摘要，无法充分利用图结构中的细粒度信息，导致生成的摘要不够全面和多样。

核心思路：FG-RAG的核心思路是通过上下文感知的实体扩展，增加检索到的实体的覆盖范围，从而提供更丰富的上下文信息。同时，利用查询级别的细粒度摘要，在生成摘要时融入更多细节，增强模型对查询的理解和响应能力。

技术框架：FG-RAG的整体框架包含两个主要模块：上下文感知的实体扩展和查询级别的细粒度摘要。首先，通过上下文感知的实体扩展模块，从知识图谱中检索与查询相关的实体及其上下文信息。然后，利用查询级别的细粒度摘要模块，将检索到的信息整合到摘要生成过程中，生成更全面、更准确的摘要。

关键创新：FG-RAG的关键创新在于其上下文感知的实体扩展和查询级别的细粒度摘要。上下文感知的实体扩展能够更有效地利用知识图谱中的信息，提供更丰富的上下文。查询级别的细粒度摘要能够更好地理解查询意图，生成更符合用户需求的摘要。与现有方法相比，FG-RAG能够更好地利用知识图谱中的细粒度信息，提高摘要的质量。

关键设计：上下文感知的实体扩展模块可能涉及实体链接、关系抽取等技术，用于识别与查询相关的实体及其上下文关系。查询级别的细粒度摘要模块可能采用注意力机制、图神经网络等技术，用于整合检索到的信息并生成摘要。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了FG-RAG在QFS任务上的有效性。实验结果表明，FG-RAG在全面性、多样性和增强能力等多个指标上优于其他RAG系统。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找（未知），但整体而言，FG-RAG显著提升了摘要的质量。

🎯 应用场景

FG-RAG可应用于多种场景，如智能问答系统、新闻摘要生成、研究报告总结等。通过提供更全面、更准确的摘要，FG-RAG可以帮助用户快速获取所需信息，提高工作效率。未来，FG-RAG有望在知识密集型任务中发挥更大的作用，例如辅助决策、知识发现等。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) enables large language models to provide more precise and pertinent responses by incorporating external knowledge. In the Query-Focused Summarization (QFS) task, GraphRAG-based approaches have notably enhanced the comprehensiveness and diversity of generated responses. However, existing GraphRAG-based approaches predominantly focus on coarse-grained information summarization without being aware of the specific query, and the retrieved content lacks sufficient contextual information to generate comprehensive responses. To address the deficiencies of current RAG systems, we propose Context-Aware Fine-Grained Graph RAG (FG-RAG) to enhance the performance of the QFS task. FG-RAG employs Context-Aware Entity Expansion in graph retrieval to expand the coverage of retrieved entities in the graph, thus providing enough contextual information for the retrieved content. Furthermore, FG-RAG utilizes Query-Level Fine-Grained Summarization to incorporate fine-grained details during response generation, enhancing query awareness for the generated summarization. Our evaluation demonstrates that FG-RAG outperforms other RAG systems in multiple metrics of comprehensiveness, diversity, and empowerment when handling the QFS task. Our implementation is available at https://github.com/BuptWululu/FG-RAG.