IA-RAG: Interval-Algebra-Driven Temporal Reasoning for Dynamic Knowledge Retrieval

📄 arXiv: 2606.06044v1 📥 PDF

作者: Xiaoman Wang, Yaoze Zhang, Wenzhuo Fan, Hongwei Zhang, Ding Wang, Guohang Yan, Song Mao, Botian Shi, Yunshi Lan, Pinlong Cai

分类: cs.CL

发布日期: 2026-06-04

备注: 22 pages, 10 figures, 13 tables. Code available at https://github.com/xiaoAugenstern/LogicalRAG_TemporalQA

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出IA-RAG框架以解决动态知识检索中的时间推理问题

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

关键词: 动态知识检索 时间推理 区间代数 检索增强生成 事件推理 智能问答系统

📋 核心要点

  1. 现有的RAG框架未能有效捕捉动态知识中的丰富时间结构，如持续时间和重叠关系。
  2. IA-RAG通过将知识建模为时间区间，并使用艾伦的区间代数来处理时间依赖关系，提供了一种新的解决方案。
  3. 在多个时间问答基准上，IA-RAG在复杂时间推理任务中表现优异，显著提升了检索和推理性能。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）在将外部知识与大型语言模型（LLMs）结合方面表现出色。然而，现有的RAG和图RAG框架大多将知识视为静态，或仅通过粗粒度的时间戳或元数据来关联时间，未能捕捉到持续时间、重叠和包含等丰富的时间结构。为此，本文提出了IA-RAG，一个分层的时间RAG框架，将知识建模为时间区间，并在正式的时间约束下进行检索。IA-RAG将事实表示为区间事件单元（IEUs），并将其组织成一个分层的主题森林，其中时间依赖关系由艾伦的区间代数控制。此外，IA-RAG引入了子图时间收紧机制，以通过逻辑约束来细化模糊区间。实验结果表明，IA-RAG在多个时间问答基准上表现出色，尤其是在复杂的组合时间推理任务上。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有RAG框架在动态知识检索中对时间结构处理不足的问题，尤其是无法有效捕捉时间的持续性和重叠性。

核心思路：IA-RAG通过将知识表示为时间区间，并利用艾伦的区间代数来建模时间依赖关系，从而实现更精确的时间推理和知识检索。

技术框架：IA-RAG的整体架构包括区间事件单元（IEUs）的表示、分层主题森林的构建，以及子图时间收紧机制的引入，确保在逻辑约束下对模糊时间区间进行细化。

关键创新：IA-RAG的主要创新在于其引入的分层时间框架和子图时间收紧机制，使得时间推理更加灵活和准确，超越了传统方法的局限。

关键设计：在设计中，IA-RAG采用了艾伦区间代数作为时间依赖关系的基础，并通过逻辑约束优化模糊区间的表示，确保了检索过程的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个时间问答基准（如TimeQA、TempReason和ComplexTR）上的实验结果显示，IA-RAG在复杂组合时间推理任务中表现优异，相较于基线方法，检索和推理性能显著提升，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

IA-RAG框架在动态知识检索和时间推理领域具有广泛的应用潜力，特别是在智能问答系统、事件推理和时间序列分析等场景中。其对时间结构的深入理解将推动相关领域的研究和应用发展，提升系统的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has shown strong effectiveness in grounding Large Language Models (LLMs) with external knowledge. However, existing RAG and Graph RAG frameworks largely treat knowledge as static or associate time with coarse-grained timestamps or metadata, failing to capture rich temporal structures such as duration, overlap, and containment. We propose IA-RAG, a hierarchical temporal RAG framework that models knowledge as time intervals and performs retrieval under formal temporal constraints. IA-RAG represents facts as Interval Event Units (IEUs) and organizes them into a hierarchical Thematic Forest, where temporal dependencies are governed by Allen's Interval Algebra. To handle incomplete or uncertain temporal boundaries, IA-RAG further introduces a Sub-graph Time Tightening mechanism that refines fuzzy intervals through logical constraints within connected event subgraphs. In addition, IA-RAG supports implicit temporal semantic retrieval through interval-algebra-guided traversal. Experiments on multiple temporal question answering benchmarks, including TimeQA, TempReason, and ComplexTR, demonstrate that IA-RAG achieves strong temporal retrieval and reasoning performance, particularly on complex compositional temporal reasoning tasks. Our code is released at https://github.com/xiaoAugenstern/LogicalRAG_TemporalQA.