Knowledge Conceptualization Impacts RAG Efficacy

📄 arXiv: 2507.09389v1 📥 PDF

作者: Chris Davis Jaldi, Anmol Saini, Elham Ghiasi, O. Divine Eziolise, Cogan Shimizu

分类: cs.AI, cs.CY, cs.IR

发布日期: 2025-07-12

💡 一句话要点

知识概念化影响RAG效果：探究知识表示对Agentic RAG系统性能的影响

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

关键词: Agentic RAG 知识概念化 知识表示 大型语言模型 三元组存储

📋 核心要点

  1. 现有Agentic RAG系统在知识表示和概念化方面存在不足，影响了其查询知识库的效率和准确性。
  2. 该论文研究了不同知识概念化和表示方法（结构和复杂性）对Agentic RAG系统性能的影响。
  3. 实验结果表明，知识概念化方法对Agentic RAG系统查询三元组存储的有效性有显著影响。

📝 摘要（中文）

可解释性和可理解性是前沿和下一代人工智能（AI）系统的基石。这在大型语言模型（LLM）等最新系统以及更广泛的生成式AI中尤其如此。另一方面，适应新领域、环境或场景也是一个成功系统的重要方面。因此，我们特别感兴趣的是如何将这两项工作结合起来，即研究可转移和可解释的神经符号AI系统的设计。具体而言，我们关注一类被称为“Agentic检索增强生成”系统的系统，该系统主动选择、解释和查询知识源以响应自然语言提示。在本文中，我们系统地评估了知识的不同概念化和表示（特别是结构和复杂性）如何影响AI代理（在本例中为LLM）有效地查询三元组存储。我们报告了我们的结果，这些结果表明这两种方法都有影响，并且我们讨论了它们的影响和意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Agentic RAG系统中知识表示方式对系统性能的影响问题。现有方法缺乏对知识概念化方式的系统性研究，导致RAG系统在面对不同结构和复杂度的知识库时，查询效率和准确性下降。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地评估不同知识概念化和表示方法（特别是知识的结构和复杂性）对Agentic RAG系统性能的影响，从而找到更有效的知识表示方法，提升RAG系统的查询效率和准确性。论文假设知识的组织方式会显著影响LLM理解和利用知识的能力。

技术框架：论文构建了一个实验框架，该框架包含一个Agentic RAG系统和一个三元组存储知识库。Agentic RAG系统使用LLM作为核心代理，负责接收自然语言查询、选择合适的知识源、生成查询语句并从知识库中检索信息。实验通过改变知识库中三元组的组织方式（例如，使用不同的本体或知识图谱结构）来模拟不同的知识概念化方式。然后，评估Agentic RAG系统在不同知识概念化方式下的查询性能。

关键创新：论文的关键创新在于其系统性地研究了知识概念化对Agentic RAG系统性能的影响。以往的研究主要关注LLM本身或检索算法的优化，而忽略了知识表示方式的重要性。该论文首次将知识概念化作为影响RAG系统性能的关键因素进行研究，为RAG系统的设计和优化提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 设计了多种知识概念化方案，例如，使用不同的本体或知识图谱结构来表示知识库；2) 使用标准的三元组存储作为知识库，方便进行知识的组织和查询；3) 使用LLM作为Agentic RAG系统的核心代理，负责接收自然语言查询、生成查询语句并从知识库中检索信息；4) 设计了合理的评估指标，例如查询准确率、查询效率等，来评估Agentic RAG系统在不同知识概念化方式下的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，知识概念化方式对Agentic RAG系统查询三元组存储的有效性有显著影响。具体来说，结构化程度更高的知识表示方式通常能够提升RAG系统的查询准确率和效率。论文还发现，知识的复杂性也会影响RAG系统的性能，过于复杂的知识表示方式可能会导致LLM难以理解和利用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要知识密集型问答的场景，例如智能客服、医疗诊断、金融分析等。通过优化知识表示方式，可以提升RAG系统的查询效率和准确性，从而为用户提供更优质的服务。未来，该研究可以进一步扩展到多模态知识表示和跨领域知识迁移等方向。

📄 摘要（原文）

Explainability and interpretability are cornerstones of frontier and next-generation artificial intelligence (AI) systems. This is especially true in recent systems, such as large language models (LLMs), and more broadly, generative AI. On the other hand, adaptability to new domains, contexts, or scenarios is also an important aspect for a successful system. As such, we are particularly interested in how we can merge these two efforts, that is, investigating the design of transferable and interpretable neurosymbolic AI systems. Specifically, we focus on a class of systems referred to as ''Agentic Retrieval-Augmented Generation'' systems, which actively select, interpret, and query knowledge sources in response to natural language prompts. In this paper, we systematically evaluate how different conceptualizations and representations of knowledge, particularly the structure and complexity, impact an AI agent (in this case, an LLM) in effectively querying a triplestore. We report our results, which show that there are impacts from both approaches, and we discuss their impact and implications.