Beyond Isolation: Multi-Agent Synergy for Improving Knowledge Graph Construction

📄 arXiv: 2312.03022v3 📥 PDF

作者: Hongbin Ye, Honghao Gui, Aijia Zhang, Tong Liu, Weiqiang Jia

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-05 (更新: 2024-11-20)

备注: Accepted by CCKS 2024, best english candidate paper

💡 一句话要点

提出CooperKGC，利用多智能体协同提升知识图谱构建质量

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

关键词: 知识图谱构建 多智能体系统 协同学习 大型语言模型 实体抽取

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱构建方法依赖单个LLM，难以有效处理复杂知识抽取任务。
  2. CooperKGC构建多智能体协同网络，并行处理实体、关系和事件抽取，提升效率。
  3. 实验证明，CooperKGC通过多轮交互增强知识选择、纠正和聚合能力，提升KGC质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CooperKGC的新框架，旨在挑战大型语言模型（LLM）在知识图谱构建（KGC）中传统的单打独斗方法。CooperKGC建立了一个协同处理网络，组建了一个能够同时处理实体、关系和事件抽取任务的团队。实验表明，在CooperKGC中促进协作可以增强多轮交互中的知识选择、纠正和聚合能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有知识图谱构建方法通常依赖于单个大型语言模型（LLM），这种孤立的方法在处理复杂的知识抽取任务时面临挑战。单个LLM可能难以有效地识别和区分实体、关系和事件，并且容易受到噪声数据的影响，导致知识图谱的质量不高。现有方法缺乏有效的协同机制，无法充分利用不同LLM的优势。

核心思路：CooperKGC的核心思路是引入多智能体协同机制，将知识图谱构建任务分解为多个子任务，并分配给不同的智能体并行处理。通过智能体之间的多轮交互和协作，可以互相验证和纠正抽取结果，从而提高知识图谱的准确性和完整性。这种协同方式能够更好地利用不同LLM的知识和推理能力。

技术框架：CooperKGC框架包含多个智能体，每个智能体负责不同的知识抽取任务，例如实体抽取、关系抽取和事件抽取。这些智能体通过一个中心化的知识共享平台进行通信和协作。整个流程包括以下几个阶段：1) 初始抽取：每个智能体独立地从文本中抽取知识；2) 知识共享：智能体将抽取结果上传到知识共享平台；3) 协同推理：智能体基于共享的知识进行推理和验证，发现潜在的错误和冲突；4) 知识更新：智能体根据推理结果更新自己的知识库；5) 多轮迭代：重复以上步骤，直到知识图谱的质量达到预定的标准。

关键创新：CooperKGC的关键创新在于引入了多智能体协同机制，打破了传统KGC方法中单个LLM的孤立状态。通过智能体之间的多轮交互和协作，可以有效地提高知识图谱的质量。此外，CooperKGC还设计了一个中心化的知识共享平台，方便智能体之间的知识交流和共享。与现有方法相比，CooperKGC能够更好地利用不同LLM的知识和推理能力，从而构建更准确和完整的知识图谱。

关键设计：CooperKGC的关键设计包括：1) 智能体的选择：选择具有不同知识和推理能力的LLM作为智能体；2) 知识共享平台的构建：设计一个高效的知识共享平台，支持智能体之间的知识交流和共享；3) 协同推理算法的设计：设计一种有效的协同推理算法，能够发现潜在的错误和冲突；4) 多轮迭代策略的制定：制定一种合理的多轮迭代策略，保证知识图谱的质量能够逐步提高。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，CooperKGC能够有效提升知识图谱的构建质量。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，提升幅度未知。但实验结果表明，通过多智能体协同，CooperKGC在知识选择、纠正和聚合方面表现更优。

🎯 应用场景

CooperKGC可应用于多种需要高质量知识图谱的场景，例如智能问答、推荐系统、信息检索和语义搜索。通过构建更准确和完整的知识图谱，可以提高这些应用的效果和用户体验。未来，该方法可以扩展到其他知识密集型任务，例如文本摘要和机器翻译。

📄 摘要（原文）

This paper introduces CooperKGC, a novel framework challenging the conventional solitary approach of large language models (LLMs) in knowledge graph construction (KGC). CooperKGC establishes a collaborative processing network, assembling a team capable of concurrently addressing entity, relation, and event extraction tasks. Experimentation demonstrates that fostering collaboration within CooperKGC enhances knowledge selection, correction, and aggregation capabilities across multiple rounds of interactions.