arXiv cs.LG· Xiaobao Wang, Renda Han, Zhiliang Xia, Meng Liu, Renxiang Guan, Di Jin·· 11 天前AI 评分34
联邦图检索增强生成 FedGRAG
Federated Graph Retrieval-Augmented Generation
AI 导读
针对知识图谱分散且受隐私限制的问题，研究人员提出统一框架 FedGRAG，实现跨多客户端的分布式图检索与大语言模型知识增强生成。该框架通过轻量级知识索引的联邦路由识别相关客户端，并采用受控披露证据构建方法将子图转为摘要在服务端重构，避免泄露敏感图结构。实验表明 FedGRAG 在检索与下游生成任务上均持续优于现有基线。
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