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GNN-RAG:Graph Neural Retrieval for Large Language Model Reasoning   0. AbstractGNN-RAG는 Knowledge Graph Question Answering(KGQA) 문제를 해결하기 위해 GNN(Graph Neural Network)과 LLM(Large Language Model)을 결합한 혁신적인 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 프레임워크를 제안합니다. 기존의 텍스트 기반 RAG 접근법이 KG의 복잡한 구조를 효과적으로 처리하지 못하는 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 GNN 기반 검색을 통해 관련 정보를 효율적으로 추출하고, 이를 텍스트화하여 LLM의 입력으로 활용합니다. 특히, Retrieval Augm..

Don’t Do RAG:When Cache - Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks  1. IntroductionRetrieval-Augmented Generation(RAG)은 외부 지식 소스를 검색해 거대 언어모델(LLM)과 결합함으로써 오픈 도메인 질문 및 특정 도메인 작업에 있어 강력한 성능을 보여왔습니다. 하지만 RAG는 실시간 검색과 같은 설계 특성으로 인해 여러 문제가 제기되고 있습니다.  RAG의 한계Retrieval Latency: 실시간 검색으로 인해 응답 시간이 느려질 수 있습니다.Retrieval Errors: 관련 문서를 정확히 선택하지 못할 경우 성능이 저하됩니다.System Complexity: 검색 및 생성 모듈..