Position: How can Graphs Help Large Language Models?
作者: Xiyuan Wang, Yi Hu, Yanbo Wang, Chuan Shi, Muhan Zhang
分类: cs.AI
发布日期: 2026-05-04
备注: The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: {10.1007/s11704-026-51651-6}
💡 一句话要点
图结构助力大语言模型：提升知识、推理与结构化数据理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 图神经网络 知识图谱 推理能力 结构化数据
📋 核心要点
- 大型语言模型存在幻觉问题，缺乏实时更新的知识，图结构可以作为外部知识源缓解此问题。
- 基于图的提示技术，如CoT、ToT和GoT，能够有效提升LLM的推理能力，模拟人类的思考过程。
- 将图结构融入LLM，增强其对结构化数据的理解，拓展LLM在电商、代码和数据库等领域的应用。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，经典的图学习任务已经从中受益匪浅，包括改进文本特征的编码、更有效地从文本构建图以及增强对知识图谱的推理。本文探讨了一个互补的问题：图如何帮助LLMs？我们从三个角度来解决这个问题：1）图提供最新的知识来源，有助于减少LLM的幻觉；2）基于图的提示技术（如思维链CoT、思维树ToT和思维图GoT）增强LLM的推理能力；3）将图集成到LLM中可以提高它们对结构化数据的理解，从而扩展它们在电子商务、代码和关系数据库（RDB）等领域的适用性。我们进一步展望了一些未来的方向，包括设计基于图的稀疏LLM架构和受大脑启发的记忆系统。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）虽然在许多任务上表现出色，但仍然存在一些局限性。例如，LLMs可能会产生幻觉，即生成不真实或不准确的信息，尤其是在处理需要最新知识的任务时。此外，LLMs在复杂推理和理解结构化数据方面也存在挑战。现有的方法通常依赖于预训练数据或微调，但这些方法难以保证知识的时效性和对复杂结构的有效建模。
核心思路：本文的核心思路是利用图结构来增强LLMs的能力。图可以作为外部知识源，提供最新的信息，从而减少LLMs的幻觉。同时，图结构可以用于构建更有效的提示策略，例如思维链（CoT）、思维树（ToT）和思维图（GoT），从而提高LLMs的推理能力。此外，将图集成到LLMs中可以提高它们对结构化数据的理解。
技术框架：本文主要从三个方面探讨了图如何帮助LLMs：1）利用图作为知识来源，减少LLM的幻觉；2）利用基于图的提示技术，增强LLM的推理能力；3）将图集成到LLM中，提高其对结构化数据的理解。具体的技术框架包括：知识图谱的构建和更新、基于图的提示策略的设计和实现、以及将图结构嵌入到LLM中的方法。
关键创新：本文的关键创新在于系统性地探讨了图结构在增强LLMs能力方面的作用。与以往的研究主要关注LLMs如何应用于图学习任务不同，本文侧重于研究如何利用图来改进LLMs的性能。此外，本文还提出了将图集成到LLMs中以提高其对结构化数据理解能力的新思路。
关键设计：具体的关键设计包括：如何构建和维护一个包含最新知识的知识图谱；如何设计有效的基于图的提示策略，例如如何选择合适的节点和边来构建思维链或思维树；以及如何将图结构嵌入到LLM中，例如使用图神经网络（GNNs）来编码图结构信息，并将其与LLM的嵌入向量进行融合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。但是，它总结了当前图结构如何帮助LLM的三个主要方向，并展望了未来基于图的LLM架构的研究方向，为后续研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要实时知识和复杂推理的领域，如智能客服、金融分析、医疗诊断等。通过减少LLM的幻觉，提高推理能力和结构化数据理解能力，可以提升这些应用的准确性和可靠性。未来，基于图的LLM架构有望在电子商务、代码生成和关系数据库等领域发挥更大的作用。
📄 摘要（原文）
With the rapid advancement of large language models (LLMs), classic graph learning tasks have greatly benefited from LLMs, including improved encoding of textual features, more efficient construction of graphs from text, and enhanced reasoning over knowledge graphs. In this paper, we ask a complementary question: How can graphs help LLMs? We address this question from three perspectives: 1) graphs provide an up-to-date knowledge source that helps reduce LLM hallucinations, 2) graph-based prompting techniques-such as Chain-of-Thought (CoT), Tree-of-Thought (ToT), and Graph-of-Thought (GoT)-enhance LLM reasoning capabilities, and 3) integrating graphs into LLMs improves their understanding of structured data, expanding their applicability to domains such as e-commerce, code, and relational databases (RDBs). We further outlook some future directions including designing sparse LLM architectures based on graphs and brain-inspired memory systems.