KNOW: A Real-World Ontology for Knowledge Capture with Large Language Models

📄 arXiv: 2405.19877v1 📥 PDF

作者: Arto Bendiken

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-05-30

备注: 5 pages, 1 figure

💡 一句话要点

提出KNOW：一个现实世界知识本体，用于利用大型语言模型捕获知识，应用于个人AI助手等场景。

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

关键词: 知识本体 大型语言模型 知识图谱 现实世界知识 人工智能助手

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在现实世界知识方面存在不足，需要外部知识库进行增强，以提升其在特定任务中的表现。
  2. KNOW本体旨在捕获人类生活的日常知识，包括时空和社会关系等基本概念，为LLM提供结构化的外部知识。
  3. 该研究提供了12种编程语言的软件库，方便开发者直接使用KNOW本体，促进AI系统的互操作性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文提出KNOW（世界知识导航本体），这是第一个旨在捕获日常知识以增强大型语言模型（LLM）的本体，适用于个人AI助手等现实世界生成式AI用例。我们的领域是人类生活，包括其日常关注点和重大里程碑。我们将建模概念的初始范围限制为已建立的人类共性：时空（地点、事件）加上社会（人、群体、组织）。建模概念的纳入标准是务实的，从普遍性和实用性开始。我们将KNOW与Schema.org和Cyc等先前的工作进行了比较和对比，以及知识图谱和语言模型相结合的尝试，注意到LLM已经在内部编码了许多常识性隐性知识，而这些知识花费了Cyc项目数十年的时间来捕获。我们还提供了12种最流行的编程语言的代码生成软件库，从而可以直接在软件工程中使用本体概念。我们强调简单性和开发者体验，以促进AI互操作性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型虽然参数量巨大，但在处理现实世界知识时仍然存在局限性，尤其是在需要常识推理和特定领域知识的任务中。例如，个人AI助手需要理解用户的日常生活、社交关系和事件安排，而这些知识往往是隐含的、非结构化的。现有的知识图谱（如Schema.org和Cyc）虽然尝试对世界知识进行建模，但存在覆盖范围有限、更新维护困难等问题。

核心思路：KNOW本体的核心思路是构建一个简洁、实用、可扩展的现实世界知识表示框架，用于增强大型语言模型。该本体专注于人类生活的核心概念，如时空和社会关系，并采用务实的建模方法，优先考虑普遍性和实用性。通过将KNOW本体与大型语言模型相结合，可以提升模型在现实世界任务中的表现，例如个人AI助手、智能推荐系统等。

技术框架：KNOW本体的技术框架包括以下几个主要组成部分：1) 本体定义：使用OWL等本体建模语言定义核心概念、关系和属性。2) 数据填充：利用人工标注、信息抽取等方法，将现实世界知识填充到本体中。3) API接口：提供RESTful API等接口，方便大型语言模型访问和查询本体知识。4) 软件库：提供多种编程语言的软件库，方便开发者在应用程序中使用KNOW本体。

关键创新：KNOW本体的关键创新在于其务实的建模方法和对开发者体验的重视。与传统的知识图谱相比，KNOW本体更加简洁、易于理解和使用。此外，KNOW本体还提供了多种编程语言的软件库，方便开发者将其集成到现有的AI系统中。这种设计理念有助于促进AI系统的互操作性和可扩展性。

关键设计：KNOW本体的关键设计包括：1) 概念选择：优先选择人类共性的概念，如地点、事件、人物、组织等。2) 关系定义：定义清晰、明确的关系，如“位于”、“发生于”、“属于”等。3) 属性设置：为每个概念设置相关的属性，如名称、描述、坐标等。4) 软件库设计：提供简单易用的API接口和数据结构，方便开发者访问和操作本体知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提供了12种主流编程语言的代码生成软件库，极大地简化了开发者使用KNOW本体的流程。通过这些软件库，开发者可以方便地将KNOW本体集成到现有的AI系统中，从而提升系统的性能和可扩展性。具体的性能提升数据未知，但易用性提升显著。

🎯 应用场景

KNOW本体具有广泛的应用前景，例如：1) 个人AI助手：帮助AI助手理解用户的日常生活、社交关系和事件安排。2) 智能推荐系统：根据用户的兴趣和偏好，推荐相关的产品、服务和信息。3) 知识图谱构建：作为构建特定领域知识图谱的基础。4) 语义搜索：提升搜索引擎的准确性和相关性。未来，KNOW本体有望成为连接大型语言模型和现实世界的桥梁，推动AI技术在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

We present KNOW--the Knowledge Navigator Ontology for the World--the first ontology designed to capture everyday knowledge to augment large language models (LLMs) in real-world generative AI use cases such as personal AI assistants. Our domain is human life, both its everyday concerns and its major milestones. We have limited the initial scope of the modeled concepts to only established human universals: spacetime (places, events) plus social (people, groups, organizations). The inclusion criteria for modeled concepts are pragmatic, beginning with universality and utility. We compare and contrast previous work such as Schema.org and Cyc--as well as attempts at a synthesis of knowledge graphs and language models--noting how LLMs already encode internally much of the commonsense tacit knowledge that took decades to capture in the Cyc project. We also make available code-generated software libraries for the 12 most popular programming languages, enabling the direct use of ontology concepts in software engineering. We emphasize simplicity and developer experience in promoting AI interoperability.