KnowledgeNavigator: Leveraging Large Language Models for Enhanced Reasoning over Knowledge Graph

📄 arXiv: 2312.15880v2 📥 PDF

作者: Tiezheng Guo, Qingwen Yang, Chen Wang, Yanyi Liu, Pan Li, Jiawei Tang, Dapeng Li, Yingyou Wen

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2024-01-19)

期刊: Complex & Intelligent Systems (2024): 1-14

DOI: 10.1007/s40747-024-01527-8

💡 一句话要点

KnowledgeNavigator：利用大语言模型增强知识图谱推理

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

关键词: 知识图谱问答 大语言模型 知识增强 迭代推理 问题约束挖掘

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在知识密集型任务中面临知识不足和产生幻觉的问题，尤其是在需要复杂推理的问答场景。
  2. KnowledgeNavigator框架通过挖掘问题约束、迭代检索知识图谱和构建有效提示，增强大语言模型在知识图谱问答中的推理能力。
  3. 实验结果表明，KnowledgeNavigator在多个知识图谱问答基准测试中表现出色，超越了现有的知识图谱增强大语言模型方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）凭借其强大的自然语言理解和零样本能力，在各种下游任务中取得了出色的性能，但LLM仍然存在知识限制。特别是在需要长逻辑链或复杂推理的场景中，LLM的幻觉和知识限制限制了其在问答（QA）中的性能。本文提出了一种新的框架KnowledgeNavigator，通过高效、准确地从知识图谱中检索外部知识，并将其作为增强LLM推理的关键因素，来解决这些挑战。具体来说，KnowledgeNavigator首先挖掘和增强给定问题的潜在约束，以指导推理。然后，在LLM和问题的指导下，通过在知识图谱上进行迭代推理，检索和过滤支持回答的外部知识。最后，KnowledgeNavigator将结构化知识构建成对LLM友好的有效提示，以帮助其推理。我们在多个公共KGQA基准上评估了KnowledgeNavigator，实验表明该框架具有良好的有效性和泛化性，优于以往的知识图谱增强LLM方法，并且与完全监督的模型相当。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在知识图谱问答（KGQA）任务中由于知识限制和幻觉问题导致的性能瓶颈。现有方法难以有效利用外部知识图谱进行复杂推理，尤其是在需要长逻辑链的场景下，LLM容易产生不准确或不相关的答案。

核心思路：KnowledgeNavigator的核心思路是利用LLM的自然语言理解能力来指导知识图谱的检索和推理过程，从而更准确地获取与问题相关的外部知识，并将其转化为LLM可以有效利用的提示信息。通过迭代推理和知识过滤，减少噪声知识的干扰，提高答案的准确性。

技术框架：KnowledgeNavigator框架包含三个主要阶段：1) 问题约束挖掘与增强：利用LLM分析问题，提取潜在的约束条件，并进行增强，以更精确地指导后续的知识检索。2) 知识图谱迭代检索与过滤：在LLM和问题引导下，通过在知识图谱上进行迭代推理，检索相关知识。同时，利用LLM对检索到的知识进行过滤，去除不相关或噪声信息。3) 结构化知识提示构建：将检索到的结构化知识转化为对LLM友好的提示信息，例如自然语言描述或结构化三元组，以帮助LLM进行推理和答案生成。

关键创新：KnowledgeNavigator的关键创新在于其将LLM的自然语言理解能力与知识图谱的结构化知识相结合，通过迭代推理和知识过滤，实现了更有效的知识增强。与现有方法相比，KnowledgeNavigator能够更准确地识别问题约束，并检索到更相关的外部知识，从而显著提升了LLM在KGQA任务中的性能。

关键设计：在问题约束挖掘阶段，使用了基于LLM的文本生成模型来增强问题的潜在约束。在知识图谱迭代检索阶段，使用了基于LLM的链接预测模型来预测可能的知识图谱路径。在结构化知识提示构建阶段，使用了基于LLM的文本生成模型将结构化知识转化为自然语言描述。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。

📊 实验亮点

实验结果表明，KnowledgeNavigator在多个公共KGQA基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的知识图谱增强LLM方法，并且与完全监督的模型性能相当。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。实验证明了该框架的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

KnowledgeNavigator具有广泛的应用前景，可应用于智能问答系统、知识图谱推理、医疗诊断、金融分析等领域。通过结合大语言模型的推理能力和知识图谱的结构化知识，可以构建更智能、更可靠的知识驱动型应用，为用户提供更准确、更全面的信息服务，并辅助决策。

📄 摘要（原文）

Large language model (LLM) has achieved outstanding performance on various downstream tasks with its powerful natural language understanding and zero-shot capability, but LLM still suffers from knowledge limitation. Especially in scenarios that require long logical chains or complex reasoning, the hallucination and knowledge limitation of LLM limit its performance in question answering (QA). In this paper, we propose a novel framework KnowledgeNavigator to address these challenges by efficiently and accurately retrieving external knowledge from knowledge graph and using it as a key factor to enhance LLM reasoning. Specifically, KnowledgeNavigator first mines and enhances the potential constraints of the given question to guide the reasoning. Then it retrieves and filters external knowledge that supports answering through iterative reasoning on knowledge graph with the guidance of LLM and the question. Finally, KnowledgeNavigator constructs the structured knowledge into effective prompts that are friendly to LLM to help its reasoning. We evaluate KnowledgeNavigator on multiple public KGQA benchmarks, the experiments show the framework has great effectiveness and generalization, outperforming previous knowledge graph enhanced LLM methods and is comparable to the fully supervised models.