Leveraging LLM for Automated Ontology Extraction and Knowledge Graph Generation

📄 arXiv: 2412.00608v3 📥 PDF

作者: Mohammad Sadeq Abolhasani, Rong Pan

分类: cs.AI

发布日期: 2024-11-30 (更新: 2024-12-10)

💡 一句话要点

OntoKGen：利用LLM自动提取本体并生成知识图谱，解决RAM领域知识获取难题。

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

关键词: 知识图谱生成 本体提取 大型语言模型 思维链 可靠性与可维护性

📋 核心要点

  1. RAM领域技术文档知识提取耗时且易错，现有方法难以满足用户特定需求。
  2. OntoKGen利用LLM和自适应迭代CoT算法，通过交互式界面引导用户提取本体并生成知识图谱。
  3. OntoKGen生成的KG可无缝集成到Neo4j等数据库，并为RAG系统集成奠定基础，提升领域智能应用能力。

📝 摘要（中文）

在可靠性和可维护性(RAM)领域，从大型、复杂的技术文档中提取相关的、结构化的知识既费力又容易出错。本文提出了OntoKGen，一个用于本体提取和知识图谱(KG)生成的完整流程。OntoKGen通过交互式用户界面，利用大型语言模型(LLM)和自适应迭代的思维链(CoT)算法，确保本体提取过程以及KG生成与用户特定需求对齐。虽然KG生成遵循基于已确认本体的清晰、结构化的路径，但由于本体本质上基于用户偏好，因此不存在普遍正确的本体。OntoKGen推荐基于最佳实践的本体，最大限度地减少用户工作量，并提供可能被忽略的有价值的见解，同时让用户完全控制最终本体。在基于已确认本体生成KG后，OntoKGen能够无缝集成到像Neo4j这样的无模式、非关系数据库中。这种集成允许从各种非结构化来源灵活地存储和检索知识，从而促进高级查询、分析和决策。此外，生成的KG为未来集成到检索增强生成(RAG)系统中奠定了坚实的基础，为开发特定领域的智能应用提供了增强的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从RAM领域的大型复杂技术文档中自动提取结构化知识并生成知识图谱的问题。现有方法通常需要大量人工干预，容易出错，并且难以根据用户特定需求进行定制。缺乏一个能够有效利用LLM并与用户交互的自动化流程，导致知识提取效率低下，且提取的知识图谱质量难以保证。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM的强大语言理解和生成能力，结合用户交互和自适应迭代的CoT算法，构建一个名为OntoKGen的自动化流程，用于本体提取和知识图谱生成。通过用户交互，OntoKGen能够根据用户需求定制本体，并利用LLM从文档中提取相关实体、关系和属性，最终生成高质量的知识图谱。

技术框架：OntoKGen的技术框架主要包含以下几个模块：1) 用户交互界面：允许用户指定领域知识需求和偏好。2) LLM驱动的本体提取模块：利用LLM从文档中提取候选本体概念和关系。3) 自适应迭代CoT算法：通过多轮迭代，不断优化本体提取结果，并与用户进行确认。4) 知识图谱生成模块：基于确认的本体，从文档中提取实体、关系和属性，构建知识图谱。5) 知识图谱存储模块：将生成的知识图谱存储到Neo4j等非关系数据库中。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个完整的、自动化的本体提取和知识图谱生成流程OntoKGen。2) 引入了自适应迭代CoT算法，能够有效利用LLM进行本体提取，并与用户进行交互，从而保证提取的本体与用户需求对齐。3) 实现了知识图谱到Neo4j等非关系数据库的无缝集成，方便知识的存储和检索。

关键设计：关于关键设计，论文中没有给出非常具体的技术细节，例如LLM的具体选择、CoT算法的迭代策略、损失函数的设计等。这些细节可能在后续的论文或代码中给出。目前已知的是，OntoKGen强调用户在本体构建过程中的控制权，并推荐基于最佳实践的本体，以减少用户的工作量。

📊 实验亮点

论文主要侧重于方法论的提出和流程的构建，并未提供具体的实验数据或性能指标。因此，实验亮点未知。但从方法论的角度来看，OntoKGen通过LLM和用户交互，有望显著提升本体提取和知识图谱生成的效率和质量，并能够更好地满足用户特定需求。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如：智能问答系统、故障诊断、风险评估、决策支持等。通过自动构建领域知识图谱，可以提升相关应用的智能化水平，提高工作效率，并为用户提供更准确、更全面的信息。未来，该技术有望在工业、医疗、金融等领域得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

Extracting relevant and structured knowledge from large, complex technical documents within the Reliability and Maintainability (RAM) domain is labor-intensive and prone to errors. Our work addresses this challenge by presenting OntoKGen, a genuine pipeline for ontology extraction and Knowledge Graph (KG) generation. OntoKGen leverages Large Language Models (LLMs) through an interactive user interface guided by our adaptive iterative Chain of Thought (CoT) algorithm to ensure that the ontology extraction process and, thus, KG generation align with user-specific requirements. Although KG generation follows a clear, structured path based on the confirmed ontology, there is no universally correct ontology as it is inherently based on the user's preferences. OntoKGen recommends an ontology grounded in best practices, minimizing user effort and providing valuable insights that may have been overlooked, all while giving the user complete control over the final ontology. Having generated the KG based on the confirmed ontology, OntoKGen enables seamless integration into schemeless, non-relational databases like Neo4j. This integration allows for flexible storage and retrieval of knowledge from diverse, unstructured sources, facilitating advanced querying, analysis, and decision-making. Moreover, the generated KG serves as a robust foundation for future integration into Retrieval Augmented Generation (RAG) systems, offering enhanced capabilities for developing domain-specific intelligent applications.