GraphRAG에는 여전히 논리적 허점이 있습니다. 이 저장소는 그 허점을 메우는 방법을 보여줍니다.
요약
GraphRAG의 논리적 허점을 해결하기 위해 강화학습(RL)을 도입한 graph-r1 프레임워크를 소개합니다. 정보 하이퍼그래프 생성과 반복적인 사고 루프를 통해 에이전트 기반의 GraphRAG 구현 경로를 제시합니다.
핵심 포인트
- 강화학습(RL) 기반의 에이전트형 GraphRAG 프레임워크 구현
- n-ary 관계 추출을 통한 정보 하이퍼그래프 생성 기술 적용
- 사고-질문-검색-재사고로 이어지는 반복적 루프 구조
- GRPO, PPO 등 다양한 RL 학습 알고리즘 지원
GraphRAG에는 여전히 논리적 허점이 있습니다. 이 저장소는 그 허점을 메우는 방법을 보여줍니다.
graph-r1은 ICML 2026에서 발표된, LLM을 위한 강화학습 (RL) 기반 그래프 논리에 관한 "graph-r1: End-to-End Reinforcement Learning Toward Agentic GraphRAG Framework" 논문의 공식 구현 및 소스 저장소입니다.
이 프로젝트는 정보 하이퍼그래프 (Information Hypergraph)를 생성하고, 검색 서버를 실행하며, 모델을 RL로 학습시키고, 결과 시스템에 대해 평가/추론 (Evaluation/Inference)을 수행하는 과정을 보여줌으로써 구현 경로를 탐색하는 데 도움을 줍니다.
주요 특징:
• 정보 하이퍼그래프 생성 – 추출 전 n-ary 관계 추출 (n-ary relationship extraction) 사용
• 반복적 GraphRAG 루프 – 사고(Thinking)–질문 생성(Query Generation)–서브그래프 검색(Subgraph Retrieval)–재사고(Re-thinking) 루프를 따름
• RL 학습 스크립트 – Qwen2.5-3B-Instruct를 기반으로 한 GRPO, REINFORCE++, PPO 경로 포함
• 다중 데이터셋 설정 – 2WikiMultiHopQA, HotpotQA, Musique, NQ, PopQA 및 TriviaQA를 포함
• 추론 + 평가 문서 – 점수 산정 및 vLLM 기반 질의응답 설정을 보여주는 별도 폴더 제공
오픈 소스입니다 (MIT 라이선스).
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