Neurosymbolic Retrievers for Retrieval-augmented Generation
作者: Yash Saxena, Manas Gaur
分类: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG
发布日期: 2026-01-08
备注: 8 pages, 2 Figures, To Appear in IEEE Intelligent Systems
💡 一句话要点
提出神经符号检索器，提升检索增强生成的可解释性和性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 检索增强生成 神经符号推理 知识图谱 可解释性 信息检索
📋 核心要点
- 传统RAG系统内部推理过程不透明，导致可解释性差、调试困难，在高风险领域信任度低。
- 提出神经符号RAG，结合知识图的符号推理与神经检索技术，提升检索过程的透明性和可解释性。
- 实验结果表明，该方法在心理健康风险评估任务中，提高了透明度和整体性能。
📝 摘要（中文）
检索增强生成（RAG）在克服大型语言模型的幻觉、缺乏上下文基础和透明度问题等方面取得了显著进展。然而，传统RAG系统由检索器、重排序器和生成器三个相互连接的神经组件组成，其内部推理过程仍然不透明。这种缺乏透明性使得可解释性复杂化，阻碍了调试工作，并削弱了信任，尤其是在需要明确决策的高风险领域。为了应对这些挑战，我们引入了神经符号RAG的概念，它将使用知识图的符号推理与神经检索技术相结合。这个新框架旨在回答两个主要问题：（a）检索器能否为文档选择提供清晰且可解释的基础？（b）符号知识能否增强检索过程的清晰度？我们提出了三种方法来改进这种集成。首先是MAR（知识调制对齐检索），它采用调制网络来使用可解释的符号特征来细化查询嵌入，从而使文档匹配更加明确。其次，KG-Path RAG通过遍历知识图来增强查询，以提高整体检索质量和可解释性。最后，过程知识注入RAG利用特定领域的工具，根据经过验证的工作流程对检索到的内容进行重新排序。来自心理健康风险评估任务的初步结果表明，这种神经符号方法增强了透明度和整体性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有RAG系统依赖于黑盒神经组件，缺乏透明性和可解释性，难以调试和信任。尤其在高风险领域，需要清晰的决策依据，而现有RAG无法提供。
核心思路：将符号推理引入RAG流程，利用知识图谱等结构化知识，为检索过程提供可解释的依据。通过符号知识来调制神经检索器的行为，使其更加透明和可控。
技术框架：该框架包含三个主要方法： 1. MAR (Knowledge Modulation Aligned Retrieval)：使用调制网络，利用可解释的符号特征来细化查询嵌入，使文档匹配更明确。 2. KG-Path RAG：通过遍历知识图谱来增强查询，提升检索质量和可解释性。 3. Process Knowledge-infused RAG：利用领域特定工具，根据验证过的工作流程对检索内容进行重排序。
关键创新：将神经检索与符号推理相结合，提出了神经符号RAG的概念。通过知识图谱等符号知识来增强和解释神经检索器的行为，从而提高RAG系统的透明性和可解释性。与传统RAG相比，该方法能够提供更清晰的文档选择依据。
关键设计： * 调制网络：用于将符号特征融入查询嵌入，具体结构未知。 * 知识图谱遍历策略：如何选择和遍历知识图谱中的路径来增强查询，具体策略未知。 * 领域特定工具：用于根据工作流程对检索内容进行重排序，具体工具和实现方式未知。
📊 实验亮点
初步实验结果表明，在心理健康风险评估任务中，该神经符号方法提高了RAG系统的透明度和整体性能。具体的性能提升数据未知，但结果表明该方法具有潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要高度可信和可解释的RAG系统中，例如医疗诊断、金融风控、法律咨询等领域。通过提供清晰的决策依据，增强用户对RAG系统的信任，并方便调试和优化系统性能。未来可扩展到其他需要知识推理和可解释性的AI应用中。
📄 摘要（原文）
Retrieval Augmented Generation (RAG) has made significant strides in overcoming key limitations of large language models, such as hallucination, lack of contextual grounding, and issues with transparency. However, traditional RAG systems consist of three interconnected neural components - the retriever, re-ranker, and generator - whose internal reasoning processes remain opaque. This lack of transparency complicates interpretability, hinders debugging efforts, and erodes trust, especially in high-stakes domains where clear decision-making is essential. To address these challenges, we introduce the concept of Neurosymbolic RAG, which integrates symbolic reasoning using a knowledge graph with neural retrieval techniques. This new framework aims to answer two primary questions: (a) Can retrievers provide a clear and interpretable basis for document selection? (b) Can symbolic knowledge enhance the clarity of the retrieval process? We propose three methods to improve this integration. First is MAR (Knowledge Modulation Aligned Retrieval) that employs modulation networks to refine query embeddings using interpretable symbolic features, thereby making document matching more explicit. Second, KG-Path RAG enhances queries by traversing knowledge graphs to improve overall retrieval quality and interpretability. Lastly, Process Knowledge-infused RAG utilizes domain-specific tools to reorder retrieved content based on validated workflows. Preliminary results from mental health risk assessment tasks indicate that this neurosymbolic approach enhances both transparency and overall performance