Using off-the-shelf LLMs to query enterprise data by progressively revealing ontologies
作者: C. Civili, E. Sherkhonov, R. E. K. Stirewalt
分类: cs.DB, cs.AI
发布日期: 2024-10-11
备注: 5 pages
💡 一句话要点
提出一种渐进式暴露本体的方法，利用现成LLM查询企业数据，克服了长文本prompt限制。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 企业数据查询 知识本体 零样本学习 prompt工程
📋 核心要点
- 现有方法在利用LLM查询企业数据时，受限于LLM的token长度，无法直接将大型企业本体作为prompt输入。
- 该论文提出一种渐进式暴露本体的方法，仅向LLM提供回答问题所需的最小本体子集，从而克服了prompt长度限制。
- 该方法允许使用现成的LLM，无需针对特定领域进行微调，即可有效利用企业本体进行数据查询。
📝 摘要（中文）
本体可以提高大型语言模型（LLM）将自然语言查询转换为SQL或SPARQL等形式化查询语言的准确性。利用本体与LLM结合有两种方式：一是微调模型，即用特定领域知识增强模型；二是零样本提示方法，其中本体作为输入问题的一部分提供。然而，由于LLM的token数量限制，现代企业通常拥有的本体过于庞大，无法放入prompt中。本文提出了一种解决方案，可以增量式地揭示回答给定问题所需的“足够”本体信息。
🔬 方法详解
问题定义：企业通常拥有庞大且复杂的本体，这些本体对于将自然语言查询转换为结构化查询（如SQL或SPARQL）至关重要。然而，直接将整个本体作为prompt输入到LLM中是不可行的，因为LLM存在token数量的限制。现有的方法要么需要对LLM进行微调，成本高昂，要么无法有效利用大型本体。
核心思路：该论文的核心思路是只向LLM提供回答特定问题所需的最小本体子集。通过逐步揭示本体的相关部分，避免了将整个本体一次性加载到prompt中，从而绕过了LLM的token数量限制。这种“按需”暴露本体的方法，使得即使是大型企业本体也能被有效地利用。
技术框架：整体流程包含以下几个主要阶段：1. 问题解析：接收用户的自然语言查询。2. 本体检索：根据查询，从完整的企业本体中检索出相关的概念和关系。3. prompt构建：将检索到的本体子集构建成LLM可以理解的prompt。4. 查询生成：LLM根据prompt生成结构化查询（如SQL或SPARQL）。5. 结果执行：执行生成的查询，并返回结果给用户。
关键创新：最重要的创新点在于渐进式本体暴露策略。与传统的要么完全不使用本体，要么一次性使用整个本体的方法不同，该方法能够智能地选择并暴露与当前查询最相关的本体部分。这种方法在保证查询准确性的同时，最大限度地减少了prompt的长度。
关键设计：关键设计包括：1. 相关性评估：如何准确评估本体中哪些概念和关系与当前查询相关。这可能涉及到关键词匹配、语义相似度计算等技术。2. prompt格式：如何将本体子集以一种LLM能够理解的方式嵌入到prompt中。3. 迭代策略：在某些情况下，可能需要多次迭代，逐步暴露更多的本体信息，直到LLM能够生成正确的查询。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文的主要亮点在于提出了一种实用的方法，能够克服LLM的token数量限制，从而有效利用大型企业本体进行数据查询。虽然具体实验数据未知，但该方法为利用现成LLM处理企业级数据提供了新的思路，具有很高的应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于企业级数据查询、智能客服、知识图谱问答等领域。通过利用企业内部的知识本体，可以显著提高LLM在特定领域的查询准确性和效率。未来，该方法有望扩展到更复杂的知识表示和推理场景，例如自动化报告生成、决策支持系统等。
📄 摘要（原文）
Ontologies are known to improve the accuracy of Large Language Models (LLMs) when translating natural language queries into a formal query language like SQL or SPARQL. There are two ways to leverage ontologies when working with LLMs. One is to fine-tune the model, i.e., to enhance it with specific domain knowledge. Another is the zero-shot prompting approach, where the ontology is provided as part of the input question. Unfortunately, modern enterprises typically have ontologies that are too large to fit in a prompt due to LLM's token size limitations. We present a solution that incrementally reveals "just enough" of an ontology that is needed to answer a given question.