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LLM Agent 图解码:利用知识图谱赋能大语言模型 (麻省理工学院)
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转载自Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=LOF6fvV5XUc&list=PLgy71-0-2-F1oNa4fKRk7WOfZefSG3QAm&index=4) Decoding on Graphs (DoG): Integrating LLMs with Knowledge Graphs for QA Tasks Decoding on Graphs (DoG) 是一个新颖的框架,旨在通过将大型语言模型(LLMs)与知识图谱(KGs)结合,提升问答(QA)任务的效果。其核心创新在于提出了**“良构链”**的概念,这是一系列互联的事实三元组,起始于问题中提到的实体,并逻辑地推导出答案。 关键技术 良构链的生成 为了确保 LLM 生成这些链条的准确性,DoG 引入了图意识约束解码,这通过动态限制 LLM 的 token 生成,使得其解码过程符合 KG 的拓扑结构。该约束是通过一个 trie 数据结构实现的,确保每个生成的推理步骤都符合 KG 的实际关系和实体。 束搜索(Beam Search)执行 DoG 在三元组级别执行束搜索,能够同时探索多个合理的推理路径,从而增强答案的鲁棒性和准确性。这种方法帮助 LLM 在推理过程中保持多样性,避免单一路径的局限性。 图意识约束解码 通过这种解码约束,DoG 在不改变 LLM 内部参数或增加额外训练的情况下,有效地利用 LLM 内在的推理能力,同时将输出与 KG 的结构化知识相结合。 实验结果 DoG 在多个知识图谱问答(KGQA)基准测试中表现优异,尤其是在处理复杂的多跳推理场景时,相较于现有方法,其表现具有显著提升,展示了其在不同知识图谱和语言模型中的适应性和有效性。 详细内容 子图检索器:DoG 通过子图检索器从知识图谱中提取相关信息,以增强生成的链条的上下文准确性。 集成 LLM 与 KG 的代理:通过定义特定代理来协调 LLM 和 KG 之间的交互,从而提高推理的准确性。 解码实现示例:视频中提供了如何在实际任务中应用 DoG 解码过程的例子,展示了其在具体问题解答中的效果。 结论 DoG 不仅提供了一种有效的集成方法,通过图意识解码进一步加强了 LLM 的推理能力,还通过实验数据证明了其在多跳推理场景中的优势,是将 LLM 与 KG 融合的有力工具。 所有版权归作者所有: Decoding on Graphs: Faithful and Sound Reasoning on Knowledge Graphs through Generation of Well-Formed Chains https://arxiv.org/pdf/2410.18415 感谢 MIT 和香港大学的精彩构想! #aiagents #airesearch #artificialintelligence #massachusettsinstituteoftechnology
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