Towards Robust Retrieval-Augmented Generation Based on Knowledge Graph: A Comparative Analysis

📄 arXiv: 2603.05698v1 📥 PDF

作者: Hazem Amamou, Stéphane Gagnon, Alan Davoust, Anderson R. Avila

分类: cs.CL

发布日期: 2026-03-05

备注: The paper is 6 pages long and includes 5 figures and 3 tables illustrating the experimental framework and results. It is submitted to the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2025) and studies improving the robustness of Retrieval-Augmented Generation systems using knowledge graph based GraphRAG approaches

DOI: 10.1109/SMC58881.2025.11343466

💡 一句话要点

基于知识图谱的检索增强生成：提升RAG系统在噪声环境下的鲁棒性

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

关键词: 检索增强生成 知识图谱 鲁棒性 大型语言模型 信息检索 图神经网络 智能问答

📋 核心要点

  1. 现有RAG系统易受检索到的噪声信息干扰，影响LLM生成结果的准确性和可靠性。
  2. 论文提出GraphRAG，利用知识图谱进行检索，旨在提高RAG系统在噪声环境下的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，GraphRAG及其定制版本在RGB基准测试中优于传统RAG基线，提升了系统性能。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）旨在通过为大型语言模型（LLM）提供外部知识源，来增强其能力，超越其编码的先验知识。这种方法有助于减少事实性幻觉，并使LLM能够访问预训练期间不可用的新信息。然而，不一致的检索信息可能会对LLM的响应产生负面影响。检索增强生成基准（RGB）的提出是为了评估RAG系统在这种条件下的鲁棒性。本文使用RGB语料库在四种场景下评估LLM：噪声鲁棒性、信息整合、负面拒绝和反事实鲁棒性。我们对RGB RAG基线和基于知识图谱的检索系统GraphRAG进行了比较分析。我们测试了三种GraphRAG定制方法以提高鲁棒性。结果表明，相对于RGB基线有所改进，并为设计更可靠的RAG系统以适应实际场景提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决RAG系统在面对噪声或不一致的检索信息时，生成结果质量下降的问题。现有RAG系统依赖于文本检索，容易受到噪声文本的干扰，导致LLM获取错误或不相关的信息，从而产生幻觉或不准确的回答。

核心思路：论文的核心思路是利用知识图谱来增强检索过程的鲁棒性。知识图谱以结构化的方式存储知识，能够更准确地表达实体之间的关系，从而减少噪声信息的影响。通过在知识图谱上进行检索，可以为LLM提供更可靠的上下文信息。

技术框架：GraphRAG的整体框架包括以下几个主要模块：1) 知识图谱构建：从外部知识源构建知识图谱。2) 查询转换：将用户查询转换为知识图谱查询。3) 图谱检索：在知识图谱上执行查询，检索相关的实体和关系。4) 信息融合：将检索到的知识图谱信息与原始查询融合。5) LLM生成：利用融合后的信息，LLM生成最终的答案。

关键创新：论文的关键创新在于将知识图谱引入RAG系统，并设计了相应的检索和融合机制。与传统的基于文本的RAG系统相比，GraphRAG能够更有效地过滤噪声信息，提供更准确的上下文知识。此外，论文还探索了多种GraphRAG的定制方法，以进一步提高鲁棒性。

关键设计：论文测试了三种GraphRAG定制方法，具体的技术细节未详细描述，但可以推测可能涉及以下方面：1) 图谱检索策略：例如，使用不同的图嵌入方法或查询扩展技术。2) 信息融合机制：例如，使用不同的注意力机制或加权策略来融合知识图谱信息和原始查询。3) LLM微调：使用特定的数据集对LLM进行微调，以更好地利用知识图谱信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在RGB基准测试中与RGB RAG基线进行比较，验证了GraphRAG的有效性。实验结果表明，GraphRAG及其定制版本在噪声鲁棒性、信息整合、负面拒绝和反事实鲁棒性等方面均优于传统RAG基线。具体的性能提升数据未在摘要中给出，但强调了GraphRAG在提高RAG系统鲁棒性方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答、知识库构建、对话系统等领域。通过提高RAG系统在噪声环境下的鲁棒性，可以提升用户体验，减少错误信息的传播。未来，该技术有望应用于更复杂的场景，例如金融分析、医疗诊断等，为专业领域提供更可靠的知识支持。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) was introduced to enhance the capabilities of Large Language Models (LLMs) beyond their encoded prior knowledge. This is achieved by providing LLMs with an external source of knowledge, which helps reduce factual hallucinations and enables access to new information not available during pretraining. However, inconsistent retrieved information can negatively affect LLM responses. The Retrieval-Augmented Generation Benchmark (RGB) was introduced to evaluate the robustness of RAG systems under such conditions. In this work, we use the RGB corpus to evaluate LLMs in four scenarios: noise robustness, information integration, negative rejection, and counterfactual robustness. We perform a comparative analysis between the RGB RAG baseline and GraphRAG, a knowledge graph based retrieval system. We test three GraphRAG customizations to improve robustness. Results show improvements over the RGB baseline and provide insights for designing more reliable RAG systems for real world scenarios.