KARPA: A Training-free Method of Adapting Knowledge Graph as References for Large Language Model's Reasoning Path Aggregation

📄 arXiv: 2412.20995v1 📥 PDF

作者: Siyuan Fang, Kaijing Ma, Tianyu Zheng, Xinrun Du, Ningxuan Lu, Ge Zhang, Qingkun Tang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-30

备注: 23 pages, 6 figures

💡 一句话要点

KARPA：一种免训练的知识图谱推理路径聚合方法，提升大语言模型推理能力

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

关键词: 知识图谱问答 大型语言模型 推理路径聚合 免训练方法 全局规划 语义匹配 知识增强 外部知识

📋 核心要点

  1. 现有KGQA方法依赖KG的逐步决策，限制了LLM的全局规划能力，且常需在特定KG上微调或预训练。
  2. KARPA利用LLM的全局规划能力预先规划关系路径，再匹配语义相关的路径，最后基于这些路径推理。
  3. 实验结果表明，KARPA在KGQA任务中达到了SOTA性能，兼顾了效率和准确性，且无需额外训练。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种任务中表现出卓越的性能，但常常受到幻觉和知识时效性的影响。利用知识图谱（KGs）作为外部知识来源已成为一种可行的解决方案，但现有的基于LLM的知识图谱问答（KGQA）方法通常受限于KG上的逐步决策，限制了LLM的全局规划和推理能力，或者需要在特定的KG上进行微调或预训练。为了应对这些挑战，我们提出了一种新的框架——知识图谱辅助推理路径聚合（KARPA），该框架利用LLM的全局规划能力来实现高效和准确的KG推理。KARPA分三个步骤运行：使用LLM的全局规划能力预先规划关系路径，通过嵌入模型匹配语义相关的路径，以及基于这些路径进行推理以生成答案。与现有的KGQA方法不同，KARPA避免了逐步遍历，不需要额外的训练，并且适用于各种LLM架构。大量的实验结果表明，KARPA在KGQA任务中实现了最先进的性能，同时实现了高效率和准确性。我们的代码将在Github上提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的知识图谱问答（KGQA）方法存在局限性。一些方法依赖于在知识图谱上的逐步决策，这限制了LLM进行全局规划和推理的能力。另一些方法则需要在特定的知识图谱上进行微调或预训练，这增加了模型的复杂性和对特定知识图谱的依赖性。因此，如何让LLM更有效地利用知识图谱进行推理，同时避免额外的训练和对特定知识图谱的依赖，是一个亟待解决的问题。

核心思路：KARPA的核心思路是利用LLM强大的全局规划能力，预先生成多个候选的推理路径，然后通过语义匹配的方式从这些路径中选择最相关的路径，最后基于这些路径进行推理，从而得到答案。这种方法避免了在知识图谱上进行逐步探索，而是直接利用LLM的全局视角来指导推理过程。

技术框架：KARPA框架主要包含三个阶段： 1. 路径预规划：利用LLM的全局规划能力，根据问题生成多个候选的关系路径。 2. 路径匹配：使用嵌入模型（如Sentence-BERT）计算问题和候选路径的语义相似度，选择最相关的路径。 3. 推理与答案生成：基于选择的路径，利用LLM进行推理，生成最终的答案。

关键创新：KARPA的关键创新在于它避免了传统的在知识图谱上进行逐步遍历的方法，而是利用LLM的全局规划能力来指导推理过程。此外，KARPA无需额外的训练，可以直接应用于各种LLM架构，具有很强的通用性。这种方法充分利用了LLM的优势，同时克服了现有KGQA方法的局限性。

关键设计：在路径预规划阶段，可以使用不同的prompt来引导LLM生成不同的关系路径。在路径匹配阶段，可以选择不同的嵌入模型来计算语义相似度，例如Sentence-BERT、SimCSE等。在推理与答案生成阶段，可以使用不同的prompt来引导LLM基于选择的路径进行推理。论文中具体的参数设置和prompt设计未知，需要在代码公开后进一步分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KARPA在知识图谱问答任务中取得了state-of-the-art的性能，在不需要额外训练的情况下，能够有效地利用知识图谱来增强LLM的推理能力。具体的性能数据和对比基线需要在论文的实验部分查看，代码公开后可以进行更深入的分析。KARPA的主要优势在于其高效性和准确性，以及对不同LLM架构的适应性。

🎯 应用场景

KARPA可应用于各种需要利用知识图谱进行推理的场景，例如智能问答、信息检索、推荐系统等。该方法能够提高LLM在这些场景下的准确性和可靠性，减少幻觉的产生。此外，由于KARPA无需额外的训练，因此可以快速部署到新的知识图谱和LLM架构上，具有很高的实用价值。未来，KARPA可以进一步扩展到更复杂的推理任务和多模态知识图谱。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) demonstrate exceptional performance across a variety of tasks, yet they are often affected by hallucinations and the timeliness of knowledge. Leveraging knowledge graphs (KGs) as external knowledge sources has emerged as a viable solution, but existing methods for LLM-based knowledge graph question answering (KGQA) are often limited by step-by-step decision-making on KGs, restricting the global planning and reasoning capabilities of LLMs, or they require fine-tuning or pre-training on specific KGs. To address these challenges, we propose Knowledge graph Assisted Reasoning Path Aggregation (KARPA), a novel framework that harnesses the global planning abilities of LLMs for efficient and accurate KG reasoning. KARPA operates in three steps: pre-planning relation paths using the LLM's global planning capabilities, matching semantically relevant paths via an embedding model, and reasoning over these paths to generate answers. Unlike existing KGQA methods, KARPA avoids stepwise traversal, requires no additional training, and is adaptable to various LLM architectures. Extensive experimental results show that KARPA achieves state-of-the-art performance in KGQA tasks, delivering both high efficiency and accuracy. Our code will be available on Github.