SKETCH: Structured Knowledge Enhanced Text Comprehension for Holistic Retrieval

📄 arXiv: 2412.15443v1 📥 PDF

作者: Aakash Mahalingam, Vinesh Kumar Gande, Aman Chadha, Vinija Jain, Divya Chaudhary

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-19

备注: 16 pages, 8 figures, Workshop on Generative AI and Knowledge Graphs (GenAIK) at The 31st International Conference on Computational Linguistics (COLING 2025)

期刊: Workshop on Generative AI and Knowledge Graphs (GenAIK) at The 31st International Conference on Computational Linguistics (COLING 2025)

💡 一句话要点

SKETCH：融合结构化知识的文本理解方法，提升RAG系统检索性能

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

关键词: 检索增强生成 知识图谱 文本理解 语义检索 结构化知识 RAG系统 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有RAG系统在处理大型数据集时，难以高效检索信息并保持对上下文的全面理解，导致生成结果可能不准确。
  2. SKETCH方法的核心在于结合语义文本检索和知识图谱，利用结构化知识增强文本理解，从而提升检索的准确性和上下文完整性。
  3. 实验表明，SKETCH在多个数据集上显著提升了RAGAS指标，尤其在答案相关性和上下文精度方面表现突出，优于传统方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SKETCH的新方法，旨在增强检索增强生成（RAG）系统的检索过程。SKETCH通过整合语义文本检索与知识图谱，融合结构化和非结构化数据，从而实现更全面的上下文理解。实验结果表明，SKETCH在检索性能方面取得了显著提升，并保持了优于传统方法的上下文完整性。在QuALITY、QASPER、NarrativeQA和Italian Cuisine四个数据集上的评估显示，SKETCH在answer_relevancy、faithfulness、context_precision和context_recall等关键RAGAS指标上均优于基线方法。特别是在Italian Cuisine数据集上，SKETCH实现了0.94的答案相关性和0.99的上下文精度，代表了所有评估指标中的最高性能。这些结果突显了SKETCH在提供更准确和上下文相关的响应方面的能力，为未来的检索系统设定了新的基准。

🔬 方法详解

问题定义：现有RAG系统在处理大规模语料库时，面临着检索效率和上下文理解能力之间的权衡问题。传统方法难以同时兼顾从海量文本中快速定位相关信息，并准确理解上下文语义，导致检索结果的质量受限，进而影响生成内容的准确性和相关性。

核心思路：SKETCH的核心思路是将非结构化的文本信息与结构化的知识图谱相结合，利用知识图谱提供的实体关系和语义信息来增强文本的理解。通过融合语义文本检索和知识图谱，SKETCH能够更全面地理解上下文，从而提高检索的准确性和召回率。

技术框架：SKETCH方法主要包含以下几个阶段：1) 文本编码：使用预训练语言模型（如BERT）对输入文本进行编码，提取语义特征。2) 知识图谱构建/利用：构建或利用现有的知识图谱，将文本中的实体与知识图谱中的节点进行链接。3) 融合检索：结合语义文本检索和知识图谱检索，从语料库中检索相关文档。4) 排序与选择：对检索到的文档进行排序，选择最相关的文档作为上下文信息。

关键创新：SKETCH的关键创新在于将结构化的知识图谱信息融入到RAG系统的检索过程中。与传统的仅依赖文本相似度的方法相比，SKETCH能够利用知识图谱提供的实体关系和语义信息，更准确地理解上下文，从而提高检索的准确性和召回率。

关键设计：具体的实现细节可能包括：1) 使用特定的知识图谱嵌入方法（如TransE、ComplEx）来表示知识图谱中的实体和关系。2) 设计特定的融合机制，将语义文本检索和知识图谱检索的结果进行融合，例如使用加权平均或注意力机制。3) 损失函数的设计可能包括考虑检索结果的相关性、上下文的完整性以及生成内容的准确性。

📊 实验亮点

SKETCH在四个数据集（QuALITY、QASPER、NarrativeQA和Italian Cuisine）上进行了评估，并在RAGAS指标（answer_relevancy、faithfulness、context_precision和context_recall）上均优于基线方法。特别是在Italian Cuisine数据集上，SKETCH实现了0.94的答案相关性和0.99的上下文精度，显著提升了检索性能。

🎯 应用场景

SKETCH方法可广泛应用于需要从海量信息中检索相关知识的场景，例如智能问答系统、知识图谱构建、信息检索和推荐系统等。通过提升检索的准确性和上下文理解能力，SKETCH可以帮助用户更高效地获取所需信息，并为下游任务提供更可靠的知识支撑，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems have become pivotal in leveraging vast corpora to generate informed and contextually relevant responses, notably reducing hallucinations in Large Language Models. Despite significant advancements, these systems struggle to efficiently process and retrieve information from large datasets while maintaining a comprehensive understanding of the context. This paper introduces SKETCH, a novel methodology that enhances the RAG retrieval process by integrating semantic text retrieval with knowledge graphs, thereby merging structured and unstructured data for a more holistic comprehension. SKETCH, demonstrates substantial improvements in retrieval performance and maintains superior context integrity compared to traditional methods. Evaluated across four diverse datasets: QuALITY, QASPER, NarrativeQA, and Italian Cuisine-SKETCH consistently outperforms baseline approaches on key RAGAS metrics such as answer_relevancy, faithfulness, context_precision and context_recall. Notably, on the Italian Cuisine dataset, SKETCH achieved an answer relevancy of 0.94 and a context precision of 0.99, representing the highest performance across all evaluated metrics. These results highlight SKETCH's capability in delivering more accurate and contextually relevant responses, setting new benchmarks for future retrieval systems.