Краткое содержание

arXiv:2511.08274v1 Тип объявления: новый Аннотация: В то время как методы дополненного извлечением порождения (Retrieval-Augmented Generation — RAG) традиционно извлекают данные из неструктурированных документов, новая парадигма GraphRAG направлена на использование структурированных данных, таких как графовые базы знаний. Большинство существующих подходов GraphRAG сосредоточены на RDF-графах знаний, применяя представления триплетов и запросы SPARQL. Однако потенциал языков запросов типа Cypher и баз данных на основе помеченных свойств графа (Labelled Property Graphs — LPG), которые могли бы служить масштабируемыми и эффективными механизмами рассуждений внутри конвейеров GraphRAG, остаётся недостаточно изученным в современной исследовательской литературе. Для восполнения данного пробела мы предлагаем систему Multi-Agent GraphRAG — модульную агентную архитектуру больших языковых моделей (LLM) для генерации запросов на языке Cypher, выступающую интерфейсом естественного языка для работы с графовыми данными формата LPG. Наш прототип системы включает рабочий процесс на основе LLM-моделей для автоматической генерации и выполнения запросов на языке Cypher, используя Memgraph в качестве бэкенда графовой базы данных. Система поддерживает итерационные контекстно-зависимые исправления и нормализацию содержимого,