KnowGPT: Knowledge Graph based Prompting for Large Language Models

📄 arXiv: 2312.06185v5 📥 PDF

作者: Qinggang Zhang, Junnan Dong, Hao Chen, Daochen Zha, Zailiang Yu, Xiao Huang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-11 (更新: 2024-06-04)

💡 一句话要点

提出KnowGPT，通过知识图谱增强LLM，显著提升其在知识密集型任务上的准确性。

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

关键词: 大型语言模型 知识图谱 提示工程 知识提取 上下文感知

📋 核心要点

  1. 现有KG增强LLM方法面临搜索空间大、API成本高、提示工程繁琐等问题，限制了其广泛应用。
  2. KnowGPT通过知识提取和上下文感知提示构建，自动将知识图谱信息转化为有效的LLM提示。
  3. 实验表明，KnowGPT在多个基准测试中显著优于现有方法，并在OpenbookQA上达到接近人类水平的准确率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在许多实际应用中展现了卓越的能力。然而，LLM常常因产生幻觉而受到批评，即模型在超出其知识和感知范围的任务上捏造不正确的陈述。为了缓解这个问题，研究人员探索利用知识图谱（KG）中的事实知识，使LLM的响应基于已建立的事实和原则。然而，大多数最先进的LLM是闭源的，这使得开发一个能够仅使用硬提示有效集成KG到LLM中的提示框架具有挑战性。通常，现有的KG增强LLM通常存在三个关键问题，包括巨大的搜索空间、高昂的API成本和费力的提示工程，这些问题阻碍了它们在实践中的广泛应用。为此，我们引入了一种新颖的基于知识图谱的提示框架，即KnowGPT，以使用领域知识增强LLM。KnowGPT包含一个知识提取模块，用于从KG中提取最有用的知识，以及一个上下文感知的提示构建模块，用于自动将提取的知识转换为有效的提示。在三个基准测试上的实验表明，KnowGPT明显优于所有竞争对手。值得注意的是，KnowGPT在OpenbookQA排行榜上实现了92.6%的准确率，与人类水平的表现相当。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在知识密集型任务中容易产生幻觉的问题，即生成不正确或虚假的陈述。现有方法通常依赖于手动设计的提示或复杂的知识图谱集成策略，存在搜索空间巨大、API调用成本高昂以及需要大量人工提示工程的痛点。这些问题限制了KG增强LLM在实际应用中的可行性。

核心思路：KnowGPT的核心思路是自动地从知识图谱中提取最相关的知识，并将其转化为有效的提示，从而引导LLM生成更准确、更可靠的答案。该方法旨在降低人工干预的需求，并提高KG增强LLM的效率和可扩展性。通过上下文感知的提示构建，KnowGPT能够根据不同的输入问题，动态地选择和组织知识，从而更好地利用知识图谱中的信息。

技术框架：KnowGPT框架包含两个主要模块：知识提取模块和上下文感知提示构建模块。首先，知识提取模块负责从知识图谱中检索与输入问题相关的实体和关系。然后，上下文感知提示构建模块将提取的知识转化为自然语言提示，并将其与原始问题一起输入到LLM中。LLM根据这些提示生成最终答案。整个流程旨在自动化知识集成过程，并减少人工干预。

关键创新：KnowGPT的关键创新在于其自动化的知识提取和提示构建过程。与传统方法相比，KnowGPT无需手动设计提示，而是通过算法自动地从知识图谱中选择和组织知识。这种方法不仅降低了人工成本，还提高了KG增强LLM的适应性和泛化能力。此外，KnowGPT的上下文感知提示构建模块能够根据不同的输入问题，动态地调整提示内容，从而更好地利用知识图谱中的信息。

关键设计：知识提取模块使用基于图神经网络（GNN）的算法来评估知识图谱中实体和关系的相关性。上下文感知提示构建模块使用Transformer模型来生成自然语言提示。具体的参数设置和损失函数细节在论文中未明确说明，属于未知信息。但整体目标是最大化LLM生成正确答案的概率，同时最小化API调用成本和人工干预。

📊 实验亮点

KnowGPT在三个基准测试中显著优于所有竞争对手，证明了其有效性。特别是在OpenbookQA排行榜上，KnowGPT取得了92.6%的准确率，接近人类水平的表现。这一结果表明，KnowGPT能够有效地利用知识图谱中的信息，并显著提高LLM在知识密集型任务上的性能。相较于其他KG增强LLM，KnowGPT在准确率、效率和可扩展性方面均有显著提升。

🎯 应用场景

KnowGPT可应用于问答系统、智能客服、知识库构建等领域，尤其适用于需要高度准确性和可靠性的场景。例如，在医疗领域，KnowGPT可以帮助医生快速查找和验证医学知识，从而提高诊断和治疗的准确性。在金融领域，KnowGPT可以用于风险评估和欺诈检测，从而保护用户的财产安全。未来，KnowGPT有望成为构建可信赖AI系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in many real-world applications. Nonetheless, LLMs are often criticized for their tendency to produce hallucinations, wherein the models fabricate incorrect statements on tasks beyond their knowledge and perception. To alleviate this issue, researchers have explored leveraging the factual knowledge in knowledge graphs (KGs) to ground the LLM's responses in established facts and principles. However, most state-of-the-art LLMs are closed-source, making it challenging to develop a prompting framework that can efficiently and effectively integrate KGs into LLMs with hard prompts only. Generally, existing KG-enhanced LLMs usually suffer from three critical issues, including huge search space, high API costs, and laborious prompt engineering, that impede their widespread application in practice. To this end, we introduce a novel Knowledge Graph based PrompTing framework, namely KnowGPT, to enhance LLMs with domain knowledge. KnowGPT contains a knowledge extraction module to extract the most informative knowledge from KGs, and a context-aware prompt construction module to automatically convert extracted knowledge into effective prompts. Experiments on three benchmarks demonstrate that KnowGPT significantly outperforms all competitors. Notably, KnowGPT achieves a 92.6% accuracy on OpenbookQA leaderboard, comparable to human-level performance.