KG-Rank: Enhancing Large Language Models for Medical QA with Knowledge Graphs and Ranking Techniques

📄 arXiv: 2403.05881v3 📥 PDF

作者: Rui Yang, Haoran Liu, Edison Marrese-Taylor, Qingcheng Zeng, Yu He Ke, Wanxin Li, Lechao Cheng, Qingyu Chen, James Caverlee, Yutaka Matsuo, Irene Li

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-09 (更新: 2024-07-04)

备注: 12 pages, 9 figures, 8 tables

💡 一句话要点

提出KG-Rank以解决医疗问答中的事实一致性问题

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

关键词: 知识图谱 医疗问答 长答案生成 排序技术 大型语言模型 信息检索 事实一致性

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在医疗问答中生成内容时，常常缺乏事实一致性，影响临床应用效果。
  2. KG-Rank通过结合医学知识图谱和排序技术，自动识别问题中的医学实体并优化信息检索过程。
  3. 在四个医疗QA数据集上，KG-Rank的ROUGE-L得分提升超过18%，并在开放领域实现14%的提升，显示出其广泛适用性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在生成能力上表现出色，但在实际临床应用中，由于生成内容缺乏事实一致性，面临挑战。本文提出了一种增强型LLM框架KG-Rank，利用医学知识图谱（KG）及排序技术，提升医疗领域长答案问答的事实性。KG-Rank在接收问题时，自动识别医学实体并从医学KG中检索相关三元组以获取事实信息。随后，KG-Rank创新性地应用多种排序技术，优化这些三元组的顺序，为LLM推理提供更相关和准确的信息。KG-Rank在四个选定的医疗QA数据集上的评估显示，ROUGE-L得分提升超过18%。此外，KG-Rank还扩展到法律、商业、音乐和历史等开放领域，ROUGE-L得分提升14%，显示出其有效性和巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在医疗问答中生成内容缺乏事实一致性的问题。现有方法在处理长答案时，往往无法有效利用医学知识，导致生成信息的准确性不足。

核心思路：KG-Rank的核心思路是通过引入医学知识图谱和多种排序技术，提升生成答案的事实性和相关性。通过自动识别问题中的医学实体，KG-Rank能够更精准地检索相关信息。

技术框架：KG-Rank的整体架构包括三个主要模块：首先是医学实体识别模块，自动识别问题中的医学相关词汇；其次是信息检索模块，从医学知识图谱中获取相关三元组；最后是排序模块，通过多种排序技术优化三元组的顺序，以提供更准确的信息。

关键创新：KG-Rank的最大创新在于首次将知识图谱与排序模型结合应用于医疗问答，特别是在生成长答案方面。这种结合显著提升了信息的准确性和相关性。

关键设计：在设计中，KG-Rank采用了多种排序算法，并对三元组的特征进行了精细化处理，以确保生成内容的高质量。此外，损失函数的设计也考虑了生成内容的事实一致性，进一步增强了模型的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KG-Rank在四个医疗QA数据集上的评估结果显示，ROUGE-L得分提升超过18%，相较于基线方法表现显著优越。此外，在扩展到开放领域时，KG-Rank也实现了14%的ROUGE-L得分提升，证明了其广泛的适用性和有效性。

🎯 应用场景

KG-Rank在医疗问答领域的应用潜力巨大，可以用于临床决策支持、患者咨询系统以及医学教育等场景。通过提高生成内容的准确性，KG-Rank能够帮助医疗专业人员更好地获取和理解医学信息，进而提升医疗服务质量。未来，该方法也可扩展到其他领域，如法律和商业，进一步推动知识图谱在各行业的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated impressive generative capabilities with the potential to innovate in medicine. However, the application of LLMs in real clinical settings remains challenging due to the lack of factual consistency in the generated content. In this work, we develop an augmented LLM framework, KG-Rank, which leverages a medical knowledge graph (KG) along with ranking and re-ranking techniques, to improve the factuality of long-form question answering (QA) in the medical domain. Specifically, when receiving a question, KG-Rank automatically identifies medical entities within the question and retrieves the related triples from the medical KG to gather factual information. Subsequently, KG-Rank innovatively applies multiple ranking techniques to refine the ordering of these triples, providing more relevant and precise information for LLM inference. To the best of our knowledge, KG-Rank is the first application of KG combined with ranking models in medical QA specifically for generating long answers. Evaluation on four selected medical QA datasets demonstrates that KG-Rank achieves an improvement of over 18% in ROUGE-L score. Additionally, we extend KG-Rank to open domains, including law, business, music, and history, where it realizes a 14% improvement in ROUGE-L score, indicating the effectiveness and great potential of KG-Rank.