NeuroPathは、知識集約型タスクにおける大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させるために設計されたフレームワークです。従来の情報検索手法は、多段階の質問応答において文書間の複雑な依存関係を捉える能力が限界にあります。NeuroPathは、神経生物学における位置細胞の経路ナビゲーション計画に触発され、動的経路追跡と取得後の生成完了の二段階から成ります。動的経路追跡により、知識グラフ上での意味的経路の追跡とノイズの削減が行われ、取得後の生成完了により、元のクエリと中間推論を用いて情報の補完が強化されます。この手法は、三つの多段階QAデータセットにおいて、既存の最先端手法と比較して、リコール率が平均16.3%、リコール@5で13.5%の改善を実現しています。また、従来の手法に比べて高い精度を保ちながら、トークン消費を22.8%削減しました。