複雑な質問に答えるためには、単一の情報源だけでなく、複数のステップを経て関連する情報を統合する必要があります。このような課題に対応するため、新たに開発されたGRASPというシステムが注目を集めています。GRASPは「Graph Agentic Search over Propositions」の略称で、グラフ構造を活用しながらエージェント的なアプローチで情報検索を行うシステムです。 このシステムの最大の特徴は、知識ベースを命題（Propositions）という小さな情報単位に分解し、それらをグラフ構造で接続することにあります。マルチホップ質問応答とは、例えば「AさんはBさんの友人であり、BさんはCさんの同僚であるならば、AさんとCさんの関係は？」というように、複数の推論ステップを必要とする質問に答えることです。GRASPは、これらの命題ノードをグラフ上で繋ぎながら、エージェントが段階的に最適なパスを探索していく仕組みになっています。 従来のシステムでは、質問に対して単純にキーワード検索や意味的な類似性のみで情報を取得していたため、複雑で多段階的な推論が必要な質問では精度が低下していました。GRASPはエージェント的な推論メカニズムを導入することで、各ステップで最も有望な探索方向を選択し、効率的かつ正確に答えに辿り着くことが可能になっています。この研究は、LLMなどの言語モデルの推論能力をさらに高め、より高度な質問応答システムの実現に向けた重要なステップとなるでしょう。