Combining Knowledge Graphs and Large Language Models

📄 arXiv: 2407.06564v1 📥 PDF

作者: Amanda Kau, Xuzeng He, Aishwarya Nambissan, Aland Astudillo, Hui Yin, Amir Aryani

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-09

💡 一句话要点

综述知识图谱与大语言模型融合方法，应对幻觉和领域知识不足问题

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

关键词: 知识图谱 大型语言模型 自然语言处理 知识融合 幻觉问题

📋 核心要点

  1. 大型语言模型虽然强大，但存在幻觉和缺乏领域知识的问题，限制了其在实际应用中的表现。
  2. 通过整合知识图谱，可以为LLM提供结构化知识，从而缓解幻觉问题并增强领域知识。
  3. 该综述分析了28篇相关论文，总结了KG驱动的LLM、LLM驱动的KG以及混合方法的关键趋势和挑战。

📝 摘要（中文）

近年来，自然语言处理（NLP）在聊天机器人、文本生成和语言翻译等人工智能（AI）应用中发挥了重要作用。大型语言模型（LLM）的出现极大地提高了这些应用的性能，在语言理解和生成方面表现出惊人的效果。然而，它们仍然存在一些缺点，例如幻觉和缺乏领域特定知识，这影响了它们在实际任务中的表现。这些问题可以通过结合知识图谱（KG）来有效缓解，知识图谱以结构化格式组织信息，以通用且可解释的方式捕获实体之间的关系。同样，KG的构建和验证也面临着LLM可以帮助解决的挑战。LLM和KG之间的互补关系导致了一种结合这些技术以实现可信结果的趋势。本研究收集了28篇论文，概述了基于KG的LLM、基于LLM的KG和LLM-KG混合方法。我们系统地分析和比较了这些方法，以提供一个全面的概述，突出关键趋势、创新技术和常见挑战。这种综合将使该领域的新研究人员以及那些希望加深对如何有效结合KG和LLM以增强AI应用能力理解的人受益。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中表现出色，但其固有的缺陷，如产生幻觉（生成不真实的信息）以及缺乏特定领域的专业知识，严重限制了它们在实际应用中的可靠性和准确性。现有方法难以有效解决这些问题，尤其是在需要高度专业知识或事实准确性的场景下。

核心思路：本综述的核心思路是研究如何将知识图谱（KG）与大型语言模型（LLM）相结合，利用KG的结构化知识来弥补LLM的不足，同时利用LLM的能力来辅助KG的构建和验证。这种互补的结合旨在提高AI系统的可靠性、可解释性和领域适应性。

技术框架：该综述收集并分析了28篇相关论文，这些论文涵盖了三种主要方法：1) KG驱动的LLM：利用KG增强LLM的知识和推理能力；2) LLM驱动的KG：利用LLM辅助KG的构建、补全和验证；3) LLM-KG混合方法：将LLM和KG紧密集成，实现双向增强。综述对这些方法进行了系统性的比较和分析，总结了关键趋势、创新技术和常见挑战。

关键创新：该综述的关键创新在于系统性地梳理了KG和LLM结合的各种方法，并分析了它们的优缺点。它不仅关注了如何利用KG来增强LLM，也关注了如何利用LLM来辅助KG的构建，从而提供了一个更全面的视角。

关键设计：由于是综述文章，没有特定的技术细节。但是，文章强调了不同方法在知识表示、知识注入、推理机制和训练策略上的差异。例如，一些方法使用知识嵌入技术将KG信息融入LLM，而另一些方法则使用KG作为LLM的外部知识库，通过检索增强生成。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述收集并分析了28篇相关论文，系统地梳理了KG和LLM结合的各种方法，并分析了它们的优缺点。总结了KG驱动的LLM、LLM驱动的KG以及混合方法等关键趋势，为研究人员提供了全面的参考。

🎯 应用场景

该研究成果对多个领域具有潜在的应用价值，包括智能客服、知识问答、医疗诊断、金融分析等。通过结合知识图谱和大型语言模型，可以构建更可靠、更智能的AI系统，为用户提供更准确、更专业的服务。未来的研究可以进一步探索如何更有效地融合KG和LLM，以应对更复杂的实际问题。

📄 摘要（原文）

In recent years, Natural Language Processing (NLP) has played a significant role in various Artificial Intelligence (AI) applications such as chatbots, text generation, and language translation. The emergence of large language models (LLMs) has greatly improved the performance of these applications, showing astonishing results in language understanding and generation. However, they still show some disadvantages, such as hallucinations and lack of domain-specific knowledge, that affect their performance in real-world tasks. These issues can be effectively mitigated by incorporating knowledge graphs (KGs), which organise information in structured formats that capture relationships between entities in a versatile and interpretable fashion. Likewise, the construction and validation of KGs present challenges that LLMs can help resolve. The complementary relationship between LLMs and KGs has led to a trend that combines these technologies to achieve trustworthy results. This work collected 28 papers outlining methods for KG-powered LLMs, LLM-based KGs, and LLM-KG hybrid approaches. We systematically analysed and compared these approaches to provide a comprehensive overview highlighting key trends, innovative techniques, and common challenges. This synthesis will benefit researchers new to the field and those seeking to deepen their understanding of how KGs and LLMs can be effectively combined to enhance AI applications capabilities.