Towards Trustworthy Knowledge Graph Reasoning: An Uncertainty Aware Perspective

📄 arXiv: 2410.08985v2 📥 PDF

作者: Bo Ni, Yu Wang, Lu Cheng, Erik Blasch, Tyler Derr

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-11 (更新: 2024-10-20)

💡 一句话要点

提出UAG框架，解决KG-LLM推理中不确定性量化问题，提升可靠性。

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

关键词: 知识图谱推理 不确定性量化 大型语言模型 共形预测 可信AI 错误率控制 KG-LLM

📋 核心要点

  1. 现有的KG-LLM框架缺乏对不确定性的严格估计，限制了其在需要高可靠性的场景中的应用。
  2. UAG框架通过引入不确定性量化，并结合共形预测，为KG-LLM推理提供理论上的预测保证。
  3. 实验结果表明，UAG能够在保证覆盖率的前提下，显著减小预测集的大小，提升推理的精确性。

📝 摘要（中文）

为了解决知识图谱(KG)与大型语言模型(LLM)结合框架中缺乏严格不确定性估计的问题，从而限制了其在高风险应用中的可靠部署，本文提出了一种新的可信KG-LLM框架，即不确定性感知知识图谱推理(UAG)。UAG包含不确定性量化，并设计了一个不确定性感知的多步推理框架，该框架利用共形预测为预测集提供理论保证。为了管理多步过程的错误率，还引入了一个错误率控制模块来调整各个组件内的错误率。大量实验表明，与基线方法相比，UAG可以在达到任何预定义覆盖率的同时，平均减少40%的预测集/区间大小。

🔬 方法详解

问题定义：现有KG-LLM框架在推理过程中缺乏对不确定性的有效量化，导致模型在复杂推理场景下容易产生幻觉或错误结论。尤其在高风险应用中，这种不确定性会带来严重的后果。现有方法难以在复杂的KG-LLM架构中准确估计和控制不确定性。

核心思路：本文的核心思路是在KG-LLM框架中引入不确定性感知机制，通过量化推理过程中的不确定性，并利用共形预测提供理论保证的预测集。通过控制多步推理过程中的错误率，确保整体推理的可靠性。

技术框架：UAG框架包含以下主要模块：1) 不确定性量化模块：用于估计KG和LLM组件在推理过程中的不确定性。2) 多步推理框架：利用量化的不确定性进行多步推理，生成预测集。3) 共形预测模块：为预测集提供理论覆盖率保证。4) 错误率控制模块：动态调整各个组件的错误率，以控制整体推理过程的错误率。

关键创新：UAG的关键创新在于将不确定性量化与共形预测相结合，为KG-LLM推理提供了一种可信的解决方案。通过错误率控制模块，能够有效地管理多步推理过程中的错误累积，从而提高整体推理的可靠性。与现有方法相比，UAG能够提供具有理论保证的预测集，并显著减小预测集的大小。

关键设计：UAG框架中，共形预测模块采用split conformal prediction方法，将数据集划分为校准集和测试集。错误率控制模块使用动态调整策略，根据多步推理的中间结果调整各个组件的错误率。损失函数的设计目标是最小化预测集的大小，同时满足预定义的覆盖率要求。具体参数设置和网络结构的选择取决于具体的KG和LLM组件。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UAG框架能够在保证预定义覆盖率的前提下，平均减少40%的预测集/区间大小。与基线方法相比，UAG在多个知识图谱推理任务上取得了显著的性能提升，证明了其在不确定性量化和推理可靠性方面的优势。这些结果表明UAG是一种有效的可信KG-LLM推理框架。

🎯 应用场景

UAG框架可应用于需要高可靠性的知识图谱推理场景，例如医疗诊断、金融风控、智能客服等。通过提供具有理论保证的预测结果，UAG能够帮助决策者更好地理解和信任模型的推理结果，从而做出更明智的决策。未来，UAG可以进一步扩展到其他复杂的AI系统中，提升整体系统的可靠性和可信度。

📄 摘要（原文）

Recently, Knowledge Graphs (KGs) have been successfully coupled with Large Language Models (LLMs) to mitigate their hallucinations and enhance their reasoning capability, such as in KG-based retrieval-augmented frameworks. However, current KG-LLM frameworks lack rigorous uncertainty estimation, limiting their reliable deployment in high-stakes applications. Directly incorporating uncertainty quantification into KG-LLM frameworks presents challenges due to their complex architectures and the intricate interactions between the knowledge graph and language model components. To address this gap, we propose a new trustworthy KG-LLM framework, Uncertainty Aware Knowledge-Graph Reasoning (UAG), which incorporates uncertainty quantification into the KG-LLM framework. We design an uncertainty-aware multi-step reasoning framework that leverages conformal prediction to provide a theoretical guarantee on the prediction set. To manage the error rate of the multi-step process, we additionally introduce an error rate control module to adjust the error rate within the individual components. Extensive experiments show that our proposed UAG can achieve any pre-defined coverage rate while reducing the prediction set/interval size by 40% on average over the baselines.