Enhancing Emergency Decision-making with Knowledge Graphs and Large Language Models

📄 arXiv: 2311.08732v1 📥 PDF

作者: Minze Chen, Zhenxiang Tao, Weitong Tang, Tingxin Qin, Rui Yang, Chunli Zhu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-15

备注: 26 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出E-KELL系统以提升应急决策支持能力

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

关键词: 应急管理 知识图谱 大型语言模型 决策支持 人工智能 推理能力 系统设计

📋 核心要点

  1. 现有应急管理方法缺乏全面知识支持，导致决策质量受限，且个体认知能力不足以应对复杂情况。
  2. 本文提出E-KELL系统，通过构建应急知识图谱并结合大型语言模型，提供基于证据的决策支持，增强应急决策能力。
  3. 在实际评估中，E-KELL在多个维度上获得高分，显示出相较于传统模型的显著改进，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

应急管理迫切需要全面的知识支持，但往往超出个体的认知范围。因此，在这种情况下，人工智能辅助决策显得尤为重要。近期出现的大型语言模型（LLM）为增强机器智能提供了新方向。然而，直接使用LLM可能会引入不可靠的输出，因其固有的幻觉和推理能力不足。本文开发了一个名为E-KELL的系统，通过构建结构化的应急知识图谱，并引导LLM通过提示链进行推理，从而提供基于证据的决策支持。在实际评估中，E-KELL在可理解性、准确性、简洁性和指导性方面获得了9.06、9.09、9.03和9.09的评分，显示出相较于基线模型的显著提升。这项工作为提供可靠的应急决策支持引入了一种新方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决应急管理中知识不足和决策不可靠的问题。现有方法往往依赖个体经验，缺乏系统性和全面性，导致决策质量不高。

核心思路：E-KELL系统通过构建结构化的应急知识图谱，结合大型语言模型（LLM），引导模型进行基于知识的推理，从而提高决策的可靠性和准确性。

技术框架：E-KELL的整体架构包括知识图谱构建模块、LLM推理模块和提示链设计。知识图谱提供了应急管理所需的结构化信息，LLM则负责基于这些信息进行推理和决策支持。

关键创新：E-KELL的主要创新在于将知识图谱与LLM结合，通过提示链引导LLM进行推理，克服了LLM单独使用时的幻觉和推理能力不足的问题。

关键设计：在设计中，知识图谱的构建采用了领域专家的知识，确保信息的准确性和全面性。同时，提示链的设计考虑了不同应急阶段的需求，以优化LLM的输出质量。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

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📊 实验亮点

在实际评估中，E-KELL系统在可理解性、准确性、简洁性和指导性方面分别获得9.06、9.09、9.03和9.09的高分，显示出相较于基线模型的显著提升，验证了其在多种应急场景下的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

E-KELL系统在应急管理领域具有广泛的应用潜力，能够为消防、医疗救援、自然灾害应对等场景提供实时、可靠的决策支持。其基于知识的推理能力将提升应急响应的效率和效果，未来可扩展至其他需要快速决策的领域，如公共安全和危机管理。

📄 摘要（原文）

Emergency management urgently requires comprehensive knowledge while having a high possibility to go beyond individuals' cognitive scope. Therefore, artificial intelligence(AI) supported decision-making under that circumstance is of vital importance. Recent emerging large language models (LLM) provide a new direction for enhancing targeted machine intelligence. However, the utilization of LLM directly would inevitably introduce unreliable output for its inherent issue of hallucination and poor reasoning skills. In this work, we develop a system called Enhancing Emergency decision-making with Knowledge Graph and LLM (E-KELL), which provides evidence-based decision-making in various emergency stages. The study constructs a structured emergency knowledge graph and guides LLMs to reason over it via a prompt chain. In real-world evaluations, E-KELL receives scores of 9.06, 9.09, 9.03, and 9.09 in comprehensibility, accuracy, conciseness, and instructiveness from a group of emergency commanders and firefighters, demonstrating a significant improvement across various situations compared to baseline models. This work introduces a novel approach to providing reliable emergency decision support.