An Enhanced Prompt-Based LLM Reasoning Scheme via Knowledge Graph-Integrated Collaboration

📄 arXiv: 2402.04978v2 📥 PDF

作者: Yihao Li, Ru Zhang, Jianyi Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-07 (更新: 2024-06-12)

💡 一句话要点

提出知识图谱集成协作的增强型提示基础LLM推理方案以解决推理透明性不足问题

🎯 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 推理透明性 协作推理 自然语言处理 知识更新 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在推理时存在幻觉、知识更新不足和推理透明性差等问题，限制了其实际应用。
  2. 本研究提出了一种协作推理方案，通过知识图谱与大型语言模型的紧密合作，增强推理的可靠性和透明性。
  3. 实验结果显示，该方案在多个数据集上表现优异，特别是在QALD10数据集上提升超过10%，显著优于现有最佳基线。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在多种自然语言处理任务中表现出色，但在实际应用中仍面临幻觉、知识更新不足和推理过程透明性有限等挑战。为克服这些局限性，本研究创新性地提出了一种无需训练的协作推理方案，强调知识图谱（KG）与LLMs之间的紧密合作。该方案首先利用LLMs迭代探索KG，选择性地检索与任务相关的知识子图以支持推理。随后，LLMs结合内在隐含知识在子图上进行推理，并明确阐述推理过程。通过这种协作方法，我们的方案实现了更可靠的基于知识的推理，并促进了推理结果的追踪。实验结果表明，该方案在多个数据集上显著进步，尤其在QALD10数据集上相比最佳基线和微调的最先进工作提高了超过10%。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在推理过程中存在的幻觉、知识更新不足和推理透明性差的问题。现有方法往往无法有效利用外部知识，导致推理结果的不可靠性和不可追溯性。

核心思路：论文提出的协作推理方案通过知识图谱与大型语言模型的结合，利用知识图谱提供的结构化知识来支持推理过程。这一设计旨在增强推理的可靠性，并提高推理过程的透明性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，利用大型语言模型迭代探索知识图谱，选择与任务相关的知识子图；其次，在该子图上进行推理，同时结合隐含知识并明确阐述推理过程。

关键创新：本研究的关键创新在于提出了一种无需训练的协作推理方案，强调知识图谱与大型语言模型的紧密合作。这与现有方法的主要区别在于，现有方法通常依赖于单一模型的推理能力，而本方案通过外部知识的引入提升了推理的可靠性。

关键设计：在技术细节上，方案中涉及的关键参数设置包括知识子图的选择标准，以及推理过程中隐含知识的整合方式。损失函数的设计也考虑了推理结果的可追溯性，以确保推理过程的透明性。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的协作推理方案在多个数据集上表现优异，尤其在QALD10数据集上相比最佳基线提高了超过10%。这一显著提升展示了知识图谱与大型语言模型结合的有效性，为未来研究提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识管理和信息检索等。通过增强大型语言模型的推理能力和透明性，该方案能够有效解决复杂问题，提升用户体验和系统的可靠性。未来，该方法有望在更多实际应用中发挥重要作用，推动自然语言处理技术的发展。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) demonstrate exceptional performance in a multitude of Natural Language Processing (NLP) tasks, they encounter challenges in practical applications, including issues with hallucinations, inadequate knowledge updating, and limited transparency in the reasoning process. To overcome these limitations, this study innovatively proposes a collaborative training-free reasoning scheme involving tight cooperation between Knowledge Graph (KG) and LLMs. This scheme first involves using LLMs to iteratively explore KG, selectively retrieving a task-relevant knowledge subgraph to support reasoning. The LLMs are then guided to further combine inherent implicit knowledge to reason on the subgraph while explicitly elucidating the reasoning process. Through such a cooperative approach, our scheme achieves more reliable knowledge-based reasoning and facilitates the tracing of the reasoning results. Experimental results show that our scheme significantly progressed across multiple datasets, notably achieving over a 10% improvement on the QALD10 dataset compared to the best baseline and the fine-tuned state-of-the-art (SOTA) work. Building on this success, this study hopes to offer a valuable reference for future research in the fusion of KG and LLMs, thereby enhancing LLMs' proficiency in solving complex issues.