Hierarchical Planning for Complex Tasks with Knowledge Graph-RAG and Symbolic Verification

📄 arXiv: 2504.04578v1 📥 PDF

作者: Cristina Cornelio, Flavio Petruzzellis, Pietro Lio

分类: cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-04-06

💡 一句话要点

提出结合知识图谱RAG与符号验证的分层规划方法，提升LLM在复杂任务中的规划能力

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

关键词: 分层规划 知识图谱 检索增强生成 符号验证 机器人规划

📋 核心要点

  1. 现有LLM在复杂机器人任务规划中面临长时程依赖和知识不足的挑战，导致规划可靠性较低。
  2. 论文提出一种神经符号方法，结合知识图谱RAG进行分层规划，并使用符号验证确保规划的正确性。
  3. 实验结果表明，该方法在不同复杂度的任务中，显著优于基线方法，提升了LLM的规划能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在机器人规划方面展现出潜力，但常在长时程和复杂任务中遇到困难，尤其是在需要外部知识的专业环境中。分层规划和检索增强生成(RAG)虽然能解决部分挑战，但它们本身并不充分，需要更深入的集成才能实现更可靠的系统。为此，我们提出了一种神经符号方法，通过基于知识图谱的RAG来增强基于LLM的规划器，以进行分层计划生成。该方法将复杂任务分解为可管理的子任务，并进一步扩展为可执行的原子动作序列。为了确保形式正确性和适当的分解，我们集成了一个符号验证器，它通过对齐预期和观察到的世界状态来充当故障检测器。我们针对基线方法的评估表明，在不同复杂程度的任务和不同的LLM中，集成分层规划、符号验证和RAG具有持续显著的优势。此外，我们的实验设置和新颖的指标不仅验证了我们复杂规划方法，而且还可作为评估LLM推理和组合能力的工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型(LLMs)在复杂、长时程机器人任务规划中表现出的不足。现有方法，如单纯依赖LLM或简单结合分层规划和RAG，难以保证规划的正确性和可靠性，尤其是在需要特定领域知识的环境中。这些方法缺乏对规划结果的形式化验证，容易产生不合理的动作序列。

核心思路：论文的核心思路是将神经方法（LLM和RAG）与符号方法（符号验证）相结合，构建一个神经符号规划框架。通过分层规划将复杂任务分解为更易于管理的子任务，利用知识图谱RAG为LLM提供必要的外部知识，并使用符号验证器对规划结果进行形式化验证，从而提高规划的正确性和可靠性。这种结合利用了LLM的生成能力和符号方法的严谨性。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 分层规划器：使用LLM将复杂任务分解为子任务，并进一步分解为原子动作序列。2) 知识图谱RAG：利用知识图谱检索相关知识，增强LLM的规划能力。3) 符号验证器：基于预定义的规则和世界状态，验证规划的正确性，并检测潜在的错误。整个流程是迭代的，如果符号验证器检测到错误，则反馈给分层规划器进行调整。

关键创新：论文的关键创新在于将知识图谱RAG与符号验证集成到分层规划框架中。这种集成不仅利用了LLM的生成能力，还通过知识图谱提供了外部知识，并通过符号验证确保了规划的正确性。与现有方法相比，该方法更具鲁棒性和可靠性，尤其是在复杂和需要特定领域知识的任务中。

关键设计：知识图谱RAG模块的关键设计在于如何有效地从知识图谱中检索相关知识。这可能涉及到使用特定的图嵌入方法或查询策略。符号验证器的关键设计在于如何定义合适的规则和世界状态表示，以便能够准确地验证规划的正确性。此外，分层规划的分解粒度也需要仔细设计，以平衡规划的复杂性和效率。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可能没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在不同复杂度的任务中，显著优于基线方法。具体而言，集成了分层规划、符号验证和RAG的方法在规划成功率和效率方面均有显著提升。论文还设计了新的评估指标，用于评估LLM的推理和组合能力，为评估LLM在复杂任务中的表现提供了新的工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂任务规划的机器人应用场景，例如：智能家居服务机器人、工业自动化机器人、医疗辅助机器人等。通过结合知识图谱和符号验证，可以提高机器人在复杂环境中的自主性和可靠性，使其能够更好地完成各种任务，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown promise as robotic planners but often struggle with long-horizon and complex tasks, especially in specialized environments requiring external knowledge. While hierarchical planning and Retrieval-Augmented Generation (RAG) address some of these challenges, they remain insufficient on their own and a deeper integration is required for achieving more reliable systems. To this end, we propose a neuro-symbolic approach that enhances LLMs-based planners with Knowledge Graph-based RAG for hierarchical plan generation. This method decomposes complex tasks into manageable subtasks, further expanded into executable atomic action sequences. To ensure formal correctness and proper decomposition, we integrate a Symbolic Validator, which also functions as a failure detector by aligning expected and observed world states. Our evaluation against baseline methods demonstrates the consistent significant advantages of integrating hierarchical planning, symbolic verification, and RAG across tasks of varying complexity and different LLMs. Additionally, our experimental setup and novel metrics not only validate our approach for complex planning but also serve as a tool for assessing LLMs' reasoning and compositional capabilities.