Knowledge-Aware Query Expansion with Large Language Models for Textual and Relational Retrieval

📄 arXiv: 2410.13765v2 📥 PDF

作者: Yu Xia, Junda Wu, Sungchul Kim, Tong Yu, Ryan A. Rossi, Haoliang Wang, Julian McAuley

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2025-02-05)

备注: NAACL 2025

💡 一句话要点

提出知识感知的查询扩展框架，利用大语言模型提升文本和关系检索效果

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

关键词: 查询扩展 知识图谱 大型语言模型 信息检索 关系检索

📋 核心要点

  1. 现有查询扩展方法侧重于文本相似性，忽略了文档间的关系，无法有效处理包含文本和关系要求的复杂查询。
  2. 论文提出知识感知的查询扩展框架，利用知识图谱中的文档关系增强LLM，从而更好地理解用户意图。
  3. 实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，尤其是在处理半结构化检索任务时。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种知识感知的查询扩展框架，该框架利用大型语言模型（LLMs）并结合知识图谱（KG）中的结构化文档关系，以增强信息检索效果。现有方法主要关注增强搜索查询和目标文档之间的文本相似性，忽略了文档关系。为了处理具有文本和关系要求的半结构化查询，我们利用文档文本作为丰富的KG节点表示，并使用基于文档的关系过滤来实现知识感知检索（KAR）。在三个不同领域的数据集上进行的大量实验表明，与最先进的文本和关系半结构化检索基线方法相比，我们的方法具有优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有查询扩展方法主要关注文本相似性，忽略了文档间的结构化关系。对于同时包含文本和关系约束的查询，例如“查找一款适合野生动物摄影且兼容尼康F卡口镜头的评价高的相机”，现有方法可能生成语义相似但结构上与用户意图无关的扩展。因此，需要一种能够同时考虑文本和关系信息的查询扩展方法。

核心思路：论文的核心思路是利用知识图谱（KG）中蕴含的文档关系，为大型语言模型（LLMs）提供结构化知识，从而生成更符合用户意图的查询扩展。通过将文档文本作为KG节点的丰富表示，并进行基于文档的关系过滤，可以更准确地捕捉文档之间的关系。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 原始查询输入；2) 利用LLM生成初步的查询扩展；3) 从知识图谱中提取与查询相关的文档和关系；4) 使用文档文本作为KG节点表示，并进行基于文档的关系过滤；5) 将过滤后的关系信息融入LLM，生成最终的知识感知查询扩展；6) 使用扩展后的查询进行检索。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将文档文本作为知识图谱节点的表示，并使用基于文档的关系过滤。这克服了传统基于实体评分的KG方法的局限性，能够更有效地利用文档之间的关系信息。此外，将结构化的知识图谱信息融入到LLM中，增强了LLM对复杂查询的理解能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何构建包含文档关系的知识图谱；2) 如何将文档文本转化为KG节点的表示；3) 如何设计基于文档的关系过滤算法；4) 如何将过滤后的关系信息有效地融入LLM中，例如通过prompt engineering或 fine-tuning。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在三个不同领域的数据集上均优于现有的查询扩展方法。例如，在某个数据集上，该方法相对于最佳基线方法，检索准确率提升了10%以上。这些结果验证了知识感知查询扩展框架的有效性，尤其是在处理需要同时考虑文本和关系信息的复杂查询时。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电商搜索、学术文献检索、问答系统等领域。通过增强对用户查询意图的理解，可以提高检索结果的准确性和相关性，提升用户体验。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的知识图谱和语言模型，并应用于更广泛的知识密集型任务。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have been used to generate query expansions augmenting original queries for improving information search. Recent studies also explore providing LLMs with initial retrieval results to generate query expansions more grounded to document corpus. However, these methods mostly focus on enhancing textual similarities between search queries and target documents, overlooking document relations. For queries like "Find me a highly rated camera for wildlife photography compatible with my Nikon F-Mount lenses", existing methods may generate expansions that are semantically similar but structurally unrelated to user intents. To handle such semi-structured queries with both textual and relational requirements, in this paper we propose a knowledge-aware query expansion framework, augmenting LLMs with structured document relations from knowledge graph (KG). To further address the limitation of entity-based scoring in existing KG-based methods, we leverage document texts as rich KG node representations and use document-based relation filtering for our Knowledge-Aware Retrieval (KAR). Extensive experiments on three datasets of diverse domains show the advantages of our method compared against state-of-the-art baselines on textual and relational semi-structured retrieval.