RiTeK: A Dataset for Large Language Models Complex Reasoning over Textual Knowledge Graphs in Medicine

📄 arXiv: 2410.13987v2 📥 PDF

作者: Jiatan Huang, Mingchen Li, Zonghai Yao, Dawei Li, Yuxin Zhang, Zhichao Yang, Yongkang Xiao, Feiyun Ouyang, Xiaohan Li, Shuo Han, Hong Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2026-01-03)

💡 一句话要点

RiTeK：一个用于评估大语言模型在医学文本知识图谱上复杂推理能力的数据集

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

关键词: 医学知识图谱 大语言模型 复杂推理 数据集 信息检索 医学问答 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有医学文本知识图谱稀缺，拓扑结构表达能力有限，缺乏对检索器的全面评估，限制了LLM在医学领域的应用。
  2. RiTeK数据集通过合成包含多样拓扑结构、关系信息和复杂文本描述的真实用户查询，来解决上述问题。
  3. 实验评估了11个代表性检索器，发现现有方法表现不佳，表明需要更有效的医学领域半结构化数据检索系统。

📝 摘要（中文）

医学领域中回答复杂的真实世界问题通常需要从医学文本知识图谱（medical TKGs）中进行精确检索，因为TKGs中的关系路径信息可以增强大语言模型（LLMs）的推理能力。然而，主要的瓶颈在于现有医学TKGs的稀缺性、其拓扑结构的有限表达能力，以及对当前医学TKGs检索器的全面评估的缺乏。为了解决这些挑战，我们首先开发了一个名为RiTeK的数据集，用于评估LLMs在医学文本知识图谱上的复杂推理能力，该数据集涵盖了广泛的拓扑结构。具体来说，我们合成了整合了多样拓扑结构、关系信息和复杂文本描述的真实用户查询。我们进行了严格的医学专家评估过程，以评估和验证我们合成查询的质量。RiTeK还作为一个全面的基准数据集，用于评估基于LLMs构建的检索系统的能力。通过评估该基准上的11个代表性检索器，我们观察到现有方法难以表现良好，揭示了当前LLM驱动的检索方法存在的显著局限性。这些发现突出了对针对医学领域半结构化数据定制的更有效检索系统的迫切需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在医学领域，利用文本知识图谱进行复杂推理时面临的挑战。现有医学文本知识图谱的规模和质量不足，难以支持LLM进行有效的知识检索和推理。此外，缺乏针对医学文本知识图谱检索器的全面评估基准，阻碍了相关技术的发展。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的医学文本知识图谱推理数据集RiTeK，用于评估和提升LLM在医学领域的复杂推理能力。通过合成包含多样拓扑结构、关系信息和复杂文本描述的真实用户查询，模拟真实场景下的知识检索需求。

技术框架：RiTeK数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 定义医学领域知识图谱的schema；2) 基于schema生成包含不同拓扑结构的查询模板；3) 利用医学文本和知识库填充查询模板，生成候选查询；4) 通过医学专家进行评估和验证，筛选高质量的查询。该数据集可以用于评估各种基于LLM的检索系统。

关键创新：RiTeK数据集的关键创新在于其高质量和多样性。它不仅覆盖了广泛的拓扑结构和关系信息，还包含了复杂的文本描述，能够更全面地评估LLM在医学领域的推理能力。此外，通过医学专家进行评估和验证，保证了数据集的质量和可靠性。

关键设计：RiTeK数据集的关键设计包括：1) 查询模板的设计，需要覆盖不同的拓扑结构和关系类型；2) 查询生成策略，需要保证生成查询的真实性和多样性；3) 评估指标的选择，需要能够全面评估LLM的检索和推理能力。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在RiTeK数据集上评估11个代表性检索器，发现现有方法难以表现良好，表明当前LLM驱动的检索方法在医学领域存在显著局限性。这一发现突出了开发更有效的医学领域半结构化数据检索系统的迫切需求，为未来的研究方向提供了重要启示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能医疗问答系统、临床决策支持系统、医学知识库构建等领域。通过提升LLM在医学文本知识图谱上的推理能力，可以帮助医生更快速、准确地获取所需信息，提高诊疗效率和质量，并促进医学研究的进展。

📄 摘要（原文）

Answering complex real-world questions in the medical domain often requires accurate retrieval from medical Textual Knowledge Graphs (medical TKGs), as the relational path information from TKGs could enhance the inference ability of Large Language Models (LLMs). However, the main bottlenecks lie in the scarcity of existing medical TKGs, the limited expressiveness of their topological structures, and the lack of comprehensive evaluations of current retrievers for medical TKGs. To address these challenges, we first develop a Dataset1 for LLMs Complex Reasoning over medical Textual Knowledge Graphs (RiTeK), covering a broad range of topological structures. Specifically, we synthesize realistic user queries integrating diverse topological structures, relational information, and complex textual descriptions. We conduct a rigorous medical expert evaluation process to assess and validate the quality of our synthesized queries. RiTeK also serves as a comprehensive benchmark dataset for evaluating the capabilities of retrieval systems built upon LLMs. By assessing 11 representative retrievers on this benchmark, we observe that existing methods struggle to perform well, revealing notable limitations in current LLM-driven retrieval approaches. These findings highlight the pressing need for more effective retrieval systems tailored for semi-structured data in the medical domain.