Guided Navigation in Knowledge-Dense Environments: Structured Semantic Exploration with Guidance Graphs

📄 arXiv: 2508.10012v1 📥 PDF

作者: Dehao Tao, Guangjie Liu, Weizheng, Yongfeng Huang, Minghu jiang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-06

💡 一句话要点

提出Guidance Graph以解决知识密集环境中的导航问题

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

关键词: 知识图谱 知识探索 大型语言模型 上下文感知 结构对齐 图神经网络 智能问答 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有的知识探索方法在处理复杂任务时面临冗余探索和上下文信息利用不足的问题。
  2. 本文提出GG Explore框架，通过Guidance Graph连接非结构化查询与结构化知识检索，提升探索效率。
  3. 实验结果显示，GG Explore在复杂任务上超越了现有最优方法，尤其在小型LLMs上表现突出。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在语言能力上表现出色，但其对静态知识和不透明推理过程的依赖限制了其在知识密集任务中的表现。知识图谱（KGs）提供了一个有前景的解决方案，但现有的探索方法面临基本的权衡：基于问题的引导方法由于粒度不匹配而导致冗余探索，而基于线索的引导方法未能有效利用复杂场景中的上下文信息。为了解决这些局限性，本文提出了Guidance Graph引导的知识探索（GG Explore）框架，通过引入中间的Guidance Graph来桥接非结构化查询和结构化知识检索。该Guidance Graph通过抽象目标知识的结构来定义检索空间，同时保留更广泛的语义上下文，从而实现精确和高效的探索。实验表明，该方法在复杂任务上表现优越，尤其是在小型LLMs上仍保持强劲性能，展示了实际价值。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识密集环境中知识探索的效率和准确性问题。现有方法在引导探索时存在冗余和上下文利用不足的痛点。

核心思路：提出Guidance Graph作为中介，连接非结构化查询与结构化知识检索，通过抽象知识结构来优化检索空间。

技术框架：GG Explore框架主要包括Guidance Graph构建、结构对齐和上下文感知剪枝三个模块，整体流程从查询到知识检索的转换。

关键创新：引入Guidance Graph作为中介，解决了传统方法在粒度和上下文利用上的局限，提升了知识探索的精确性和效率。

关键设计：在结构对齐模块中，设计了过滤不兼容候选项的机制，避免了LLM的额外负担；上下文感知剪枝则通过图约束确保语义一致性。具体参数设置和损失函数设计在实验中进行了优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，GG Explore在复杂任务上相较于现有最优方法（SOTA）实现了显著的效率提升，尤其在小型LLMs上仍保持强劲的性能，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识管理平台和复杂信息检索等。通过提高知识探索的效率和准确性，GG Explore能够在实际应用中显著提升用户体验和信息获取的质量，未来可能推动更多基于知识图谱的智能应用的发展。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) exhibit strong linguistic capabilities, their reliance on static knowledge and opaque reasoning processes limits their performance in knowledge intensive tasks. Knowledge graphs (KGs) offer a promising solution, but current exploration methods face a fundamental trade off: question guided approaches incur redundant exploration due to granularity mismatches, while clue guided methods fail to effectively leverage contextual information for complex scenarios. To address these limitations, we propose Guidance Graph guided Knowledge Exploration (GG Explore), a novel framework that introduces an intermediate Guidance Graph to bridge unstructured queries and structured knowledge retrieval. The Guidance Graph defines the retrieval space by abstracting the target knowledge' s structure while preserving broader semantic context, enabling precise and efficient exploration. Building upon the Guidance Graph, we develop: (1) Structural Alignment that filters incompatible candidates without LLM overhead, and (2) Context Aware Pruning that enforces semantic consistency with graph constraints. Extensive experiments show our method achieves superior efficiency and outperforms SOTA, especially on complex tasks, while maintaining strong performance with smaller LLMs, demonstrating practical value.