ODA: Observation-Driven Agent for integrating LLMs and Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2404.07677v2 📥 PDF

作者: Lei Sun, Zhengwei Tao, Youdi Li, Hiroshi Arakawa

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-11 (更新: 2024-06-04)

备注: LLM+KG

💡 一句话要点

提出观察驱动代理ODA以整合大语言模型与知识图谱

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

关键词: 大语言模型 知识图谱 推理能力 观察驱动 人工智能 自然语言处理 循环机制

📋 核心要点

  1. 现有方法在整合LLMs与KGs时，往往仅依赖于LLM的分析，未能充分利用KG的认知潜力。
  2. 本文提出的ODA框架通过全球观察引入KG推理能力，采用观察、行动和反思的循环机制来增强推理能力。
  3. 实验结果表明，ODA在多个数据集上表现出色，准确率分别提高了12.87%和8.9%，展示了其优越性。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs）的整合在自然语言处理任务中取得了显著成功。然而，现有方法往往仅依赖LLM对问题的分析，忽视了KG中蕴含的丰富认知潜力。为此，本文提出了观察驱动代理（ODA），这是一个专为涉及KG的任务设计的新型AI代理框架。ODA通过全球观察引入KG推理能力，增强了推理能力，并采用观察、行动和反思的循环范式。针对观察过程中知识的指数级爆炸，本文创新性地设计了递归观察机制，并将观察到的知识整合到行动和反思模块中。通过大量实验，ODA在多个数据集上展示了最先进的性能，准确率分别提高了12.87%和8.9%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLMs与KGs整合方法中对KG认知潜力的忽视，导致推理能力不足的问题。

核心思路：ODA框架通过引入全球观察机制，增强了KG推理能力，并通过循环的观察、行动和反思过程来提升整体性能。

技术框架：ODA的整体架构包括观察模块、行动模块和反思模块。观察模块负责收集KG中的信息，行动模块基于观察结果进行决策，反思模块则评估行动效果并进行调整。

关键创新：ODA的递归观察机制是其核心创新，能够有效应对观察过程中知识的指数级增长，与传统方法相比，显著提升了推理的准确性和效率。

关键设计：在设计中，ODA采用了特定的参数设置以优化观察和推理过程，损失函数则旨在平衡观察、行动和反思之间的关系，确保模型的稳定性和高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ODA在多个数据集上的实验结果显示，其准确率分别提高了12.87%和8.9%，显著优于现有基线方法。这一提升证明了ODA在知识推理任务中的有效性和创新性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识推理、信息检索等。通过有效整合LLMs与KGs，ODA能够提升系统的智能水平和用户体验，未来可能在各类智能应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The integration of Large Language Models (LLMs) and knowledge graphs (KGs) has achieved remarkable success in various natural language processing tasks. However, existing methodologies that integrate LLMs and KGs often navigate the task-solving process solely based on the LLM's analysis of the question, overlooking the rich cognitive potential inherent in the vast knowledge encapsulated in KGs. To address this, we introduce Observation-Driven Agent (ODA), a novel AI agent framework tailored for tasks involving KGs. ODA incorporates KG reasoning abilities via global observation, which enhances reasoning capabilities through a cyclical paradigm of observation, action, and reflection. Confronting the exponential explosion of knowledge during observation, we innovatively design a recursive observation mechanism. Subsequently, we integrate the observed knowledge into the action and reflection modules. Through extensive experiments, ODA demonstrates state-of-the-art performance on several datasets, notably achieving accuracy improvements of 12.87% and 8.9%.