Continuous Monitoring of Large-Scale Generative AI via Deterministic Knowledge Graph Structures

📄 arXiv: 2509.03857v1 📥 PDF

作者: Kishor Datta Gupta, Mohd Ariful Haque, Hasmot Ali, Marufa Kamal, Syed Bahauddin Alam, Mohammad Ashiqur Rahman

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-04

💡 一句话要点

提出基于确定性知识图谱的大规模生成式AI持续监控方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成式AI 知识图谱 持续监控 可靠性评估 语义异常检测

📋 核心要点

  1. 生成式AI模型面临可靠性挑战，如幻觉和语义漂移，现有评估方法依赖主观人工评估，缺乏可扩展性和透明度。
  2. 该论文提出一种基于确定性知识图谱的持续监控方法，通过对比确定性KG和LLM生成的KG来检测语义异常。
  3. 该方法利用实时新闻流作为数据源，减轻了重复训练带来的偏差，并采用KG指标量化结构偏差和语义差异。

📝 摘要（中文）

生成式AI模型在各个应用领域取得了革命性进展，但其可靠性问题，如幻觉、语义漂移和固有偏见，带来了巨大挑战。这些模型通常作为黑盒运行，使得透明和客观的评估变得复杂。现有的评估方法主要依赖于主观的人工评估，限制了可扩展性、透明度和有效性。本研究提出了一种系统的方法，使用确定性和大型语言模型（LLM）生成的知识图谱（KG）来持续监控和评估GEN AI的可靠性。我们构建了两个并行的KG：（i）使用显式规则方法、预定义的本体、领域特定的词典和结构化的实体关系提取规则构建的确定性KG，以及（ii）从实时文本数据流（如实时新闻文章）动态导出的LLM生成的KG。利用实时新闻流确保了真实性，减轻了重复训练带来的偏差，并防止自适应LLM通过反馈记忆绕过预定义的基准。为了量化结构偏差和语义差异，我们采用了几个已建立的KG指标，包括实例化类比率（ICR）、实例化属性比率（IPR）和类实例化（CI）。一个自动化的实时监控框架持续计算确定性KG和LLM生成KG之间的偏差。通过建立基于历史结构指标分布的动态异常阈值，我们的方法主动识别和标记重大偏差，从而及时检测语义异常或幻觉。这种结构化的、指标驱动的确定性KG和动态生成KG之间的比较提供了一个强大且可扩展的评估框架。

🔬 方法详解

问题定义：生成式AI模型，特别是大型语言模型，存在可靠性问题，例如幻觉、语义漂移和固有偏见。现有的评估方法主要依赖于人工评估，存在主观性强、可扩展性差、难以实时监控等痛点。因此，需要一种客观、可扩展、自动化的方法来持续监控生成式AI模型的可靠性。

核心思路：该论文的核心思路是通过构建一个确定性的知识图谱作为“黄金标准”，并将其与由大型语言模型（LLM）从实时数据流中生成的知识图谱进行比较。通过量化两个知识图谱之间的结构和语义差异，可以检测LLM生成的知识图谱中的异常，从而评估生成式AI模型的可靠性。这种方法的核心在于利用确定性知识图谱的客观性和实时数据流的动态性，实现对生成式AI模型的持续监控。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块： 1. 确定性知识图谱构建模块：使用显式规则、预定义本体、领域词典和结构化实体关系提取规则构建确定性知识图谱。 2. LLM知识图谱生成模块：利用LLM从实时文本数据流（如新闻文章）中动态提取实体和关系，生成LLM知识图谱。 3. 知识图谱比较模块：计算确定性知识图谱和LLM知识图谱之间的结构和语义差异，采用的指标包括实例化类比率（ICR）、实例化属性比率（IPR）和类实例化（CI）。 4. 异常检测模块：基于历史结构指标分布，建立动态异常阈值，识别和标记重大偏差，从而检测语义异常或幻觉。 5. 实时监控框架：自动化地持续计算两个知识图谱之间的偏差，并根据异常检测结果发出警报。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于使用确定性知识图谱作为评估生成式AI模型的“黄金标准”。与传统的基于人工评估的方法相比，该方法更加客观、可扩展和自动化。此外，利用实时数据流作为LLM知识图谱的数据来源，可以减轻重复训练带来的偏差，并防止LLM通过记忆绕过预定义的基准。

关键设计： 1. 确定性知识图谱的构建：需要仔细设计规则、本体和词典，以确保知识图谱的准确性和完整性。 2. LLM的选择和配置：需要选择合适的LLM，并对其进行微调，以提高实体和关系提取的准确性。 3. 知识图谱比较指标的选择：需要选择能够有效量化结构和语义差异的指标，例如ICR、IPR和CI。 4. 动态异常阈值的建立：需要根据历史数据动态调整异常阈值，以适应不同的数据分布和模型行为。

📊 实验亮点

该论文提出了一个自动化的实时监控框架，能够持续计算确定性KG和LLM生成KG之间的偏差。通过建立基于历史结构指标分布的动态异常阈值，该方法能够主动识别和标记重大偏差，从而及时检测语义异常或幻觉。实验结果（具体数值未知）表明，该方法能够有效地检测生成式AI模型的可靠性问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要持续监控生成式AI模型可靠性的场景，例如金融风控、舆情监控、智能客服等。通过实时检测生成式AI模型的幻觉和语义漂移，可以提高其在关键任务中的可靠性和安全性，降低潜在风险。未来，该方法可以扩展到其他类型的生成式AI模型，并与其他评估方法相结合，构建更全面的评估体系。

📄 摘要（原文）

Generative AI (GEN AI) models have revolutionized diverse application domains but present substantial challenges due to reliability concerns, including hallucinations, semantic drift, and inherent biases. These models typically operate as black-boxes, complicating transparent and objective evaluation. Current evaluation methods primarily depend on subjective human assessment, limiting scalability, transparency, and effectiveness. This research proposes a systematic methodology using deterministic and Large Language Model (LLM)-generated Knowledge Graphs (KGs) to continuously monitor and evaluate GEN AI reliability. We construct two parallel KGs: (i) a deterministic KG built using explicit rule-based methods, predefined ontologies, domain-specific dictionaries, and structured entity-relation extraction rules, and (ii) an LLM-generated KG dynamically derived from real-time textual data streams such as live news articles. Utilizing real-time news streams ensures authenticity, mitigates biases from repetitive training, and prevents adaptive LLMs from bypassing predefined benchmarks through feedback memorization. To quantify structural deviations and semantic discrepancies, we employ several established KG metrics, including Instantiated Class Ratio (ICR), Instantiated Property Ratio (IPR), and Class Instantiation (CI). An automated real-time monitoring framework continuously computes deviations between deterministic and LLM-generated KGs. By establishing dynamic anomaly thresholds based on historical structural metric distributions, our method proactively identifies and flags significant deviations, thus promptly detecting semantic anomalies or hallucinations. This structured, metric-driven comparison between deterministic and dynamically generated KGs delivers a robust and scalable evaluation framework.