KG-Retriever: Efficient Knowledge Indexing for Retrieval-Augmented Large Language Models

📄 arXiv: 2412.05547v2 📥 PDF

作者: Weijie Chen, Ting Bai, Jinbo Su, Jian Luan, Wei Liu, Chuan Shi

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-12-07 (更新: 2025-05-05)

💡 一句话要点

提出KG-Retriever，用于提升检索增强大语言模型在复杂问答任务中的效率和效果

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

关键词: 检索增强生成 知识图谱 多跳问答 信息检索 分层索引 大语言模型 文档关联

📋 核心要点

  1. 现有检索增强生成模型在多跳问答等复杂任务中，难以有效整合分散在多个文档中的信息。
  2. KG-Retriever构建分层知识索引图，利用知识图谱和协同文档层增强文档间关联，缓解信息碎片化问题。
  3. 实验表明，KG-Retriever在多个QA数据集上显著提升了性能，验证了其有效性和检索效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于知识图谱的检索增强生成（RAG）框架，称为KG-Retriever，旨在解决复杂检索任务（如多跳问答）中大语言模型面临的关键挑战。KG-Retriever的检索索引构建于一个分层索引图上，该图由知识图谱层和协同文档层组成。充分利用图结构的关联性，增强文档内和文档间的连接，从根本上缓解信息碎片化问题，同时提高LLM跨文档检索的效率。在五个公共QA数据集上的实验结果表明，KG-Retriever取得了显著的改进，证明了所提出的RAG框架的有效性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有检索增强生成（RAG）模型在处理需要跨多个文档进行推理的复杂问题时，面临信息碎片化的问题。模型难以有效地检索和整合分散在不同文档中的相关信息，导致回答质量下降。现有方法缺乏对文档间关系的有效建模，检索效率也较低。

核心思路：KG-Retriever的核心思路是构建一个分层的知识索引图，将知识图谱和协同文档信息结合起来，增强文档之间的关联性。通过知识图谱提供简洁的知识表示，并通过协同文档层提供文档间的关联信息，从而缓解信息碎片化问题，并提高检索效率。

技术框架：KG-Retriever包含以下主要模块：1) 知识图谱构建模块：从文档中提取实体和关系，构建知识图谱。2) 协同文档层构建模块：基于文档之间的语义相似性或共现关系，构建文档之间的连接。3) 分层索引图构建模块：将知识图谱和协同文档层结合起来，构建一个分层的索引图。4) 检索模块：基于构建的索引图，检索相关的文档和知识。

关键创新：KG-Retriever的关键创新在于提出了一个分层的知识索引图，该图结合了知识图谱和协同文档层，能够有效地建模文档之间的关系，并缓解信息碎片化问题。与传统的基于向量相似度的检索方法相比，KG-Retriever能够更好地利用文档之间的结构化信息，提高检索的准确性和效率。

关键设计：KG-Retriever的具体实现细节包括：1) 知识图谱的构建方法，例如使用预训练的知识图谱嵌入模型。2) 协同文档层的构建方法，例如使用文档的向量表示计算相似度。3) 分层索引图的构建方法，例如使用图神经网络学习节点表示。4) 检索算法的设计，例如使用图遍历算法在索引图上进行检索。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KG-Retriever在五个公共QA数据集上进行了评估，实验结果表明，KG-Retriever取得了显著的改进。例如，在多跳问答数据集上，KG-Retriever的性能优于现有的RAG模型，提升幅度达到XX%（具体数值未知）。实验结果证明了KG-Retriever的有效性和效率。

🎯 应用场景

KG-Retriever可应用于各种需要跨文档进行推理的复杂问答场景，例如医疗问答、金融分析、法律咨询等。通过提高检索的准确性和效率，KG-Retriever可以帮助用户更快地找到所需的信息，并做出更明智的决策。该研究的未来影响在于推动检索增强生成技术在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models with retrieval-augmented generation encounter a pivotal challenge in intricate retrieval tasks, e.g., multi-hop question answering, which requires the model to navigate across multiple documents and generate comprehensive responses based on fragmented information. To tackle this challenge, we introduce a novel Knowledge Graph-based RAG framework with a hierarchical knowledge retriever, termed KG-Retriever. The retrieval indexing in KG-Retriever is constructed on a hierarchical index graph that consists of a knowledge graph layer and a collaborative document layer. The associative nature of graph structures is fully utilized to strengthen intra-document and inter-document connectivity, thereby fundamentally alleviating the information fragmentation problem and meanwhile improving the retrieval efficiency in cross-document retrieval of LLMs. With the coarse-grained collaborative information from neighboring documents and concise information from the knowledge graph, KG-Retriever achieves marked improvements on five public QA datasets, showing the effectiveness and efficiency of our proposed RAG framework.