FRAG: A Flexible Modular Framework for Retrieval-Augmented Generation based on Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2501.09957v2 📥 PDF

作者: Zengyi Gao, Yukun Cao, Hairu Wang, Ao Ke, Yuan Feng, Xike Xie, S Kevin Zhou

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-17 (更新: 2025-01-22)

💡 一句话要点

提出FRAG：一种灵活的基于知识图谱的检索增强生成模块化框架

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

关键词: 知识图谱 检索增强生成 大型语言模型 问答系统 推理路径 模块化框架 灵活性 检索质量

📋 核心要点

  1. 现有KG-RAG方法在灵活性和检索质量之间存在权衡，模块化方法灵活但检索质量差，耦合方法检索质量高但缺乏灵活性。
  2. FRAG框架通过查询分析推理路径的复杂性，并采用定制的检索策略，在保证灵活性的同时，提升检索质量。
  3. 实验结果表明，FRAG框架在保证高效率和低资源消耗的前提下，实现了最先进的性能。

📝 摘要（中文）

为了缓解大型语言模型（LLMs）中的幻觉和知识不足问题，基于知识图谱（KG）的检索增强生成（RAG）通过利用KG作为外部资源来增强LLMs的推理能力，展现出巨大的潜力。然而，现有的KG-RAG方法在灵活性和检索质量之间存在权衡。模块化方法通过避免在检索期间使用KG微调模型来优先考虑灵活性，导致固定的检索策略和次优的检索质量。相反，耦合方法将KG信息嵌入到模型中以提高检索质量，但以牺牲灵活性为代价。在本文中，我们提出了一种新颖的灵活模块化KG-RAG框架，称为FRAG，它协同了两种方法的优点。FRAG仅基于查询估计推理路径的跳数范围，并将其分类为简单或复杂。为了匹配查询的复杂性，应用定制的pipeline以确保高效和准确的推理路径检索，从而促进最终的推理过程。通过使用查询文本而不是KG来推断推理路径的结构信息并采用适应性强的检索策略，FRAG提高了检索质量，同时保持了灵活性。此外，FRAG不需要额外的LLMs微调或调用，从而显着提高了效率并节省了资源。大量的实验表明，FRAG以高效率和低资源消耗实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于知识图谱的检索增强生成方法，要么为了灵活性牺牲检索质量（模块化方法），要么为了检索质量牺牲灵活性（耦合方法）。痛点在于无法同时兼顾灵活性和高质量检索，限制了其在复杂场景下的应用。

核心思路：FRAG的核心思路是根据查询的复杂程度，动态调整检索策略。通过分析查询文本，推断出推理路径的复杂性（简单或复杂），然后选择合适的检索pipeline，从而在保证灵活性的前提下，提高检索质量。这种自适应的检索策略避免了固定检索策略的局限性。

技术框架：FRAG框架主要包含以下几个阶段：1) 查询分析：分析查询文本，估计推理路径的跳数范围，并将其分类为简单或复杂查询。2) 检索pipeline选择：根据查询的复杂程度，选择定制的检索pipeline。简单查询采用简单的检索策略，复杂查询采用更复杂的检索策略。3) 知识图谱检索：根据选择的检索pipeline，从知识图谱中检索相关的推理路径。4) 生成：将检索到的推理路径输入到大型语言模型中，生成最终的答案。

关键创新：FRAG的关键创新在于其灵活的模块化设计和自适应的检索策略。它不依赖于KG微调模型，而是通过分析查询文本来推断推理路径的结构信息，并采用适应性强的检索策略。这种方法既保证了灵活性，又提高了检索质量。此外，FRAG不需要额外的LLMs微调或调用，提高了效率并节省了资源。

关键设计：FRAG的关键设计包括：1) 查询复杂性分类器：用于将查询分类为简单或复杂查询。可以使用文本分类模型，例如BERT或RoBERTa。2) 检索pipeline：针对简单查询和复杂查询设计不同的检索pipeline。简单查询可以使用单跳或两跳检索，复杂查询可以使用多跳检索或基于规则的检索。3) 检索结果排序：对检索到的推理路径进行排序，选择最相关的路径输入到大型语言模型中。可以使用基于图嵌入或基于语义相似度的排序方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FRAG框架在多个知识图谱问答数据集上取得了state-of-the-art的性能。与现有的KG-RAG方法相比，FRAG在保证高效率和低资源消耗的前提下，显著提高了答案的准确性和相关性。具体性能数据在论文中详细展示，证明了FRAG框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

FRAG框架可应用于各种需要知识图谱增强的自然语言处理任务，例如问答系统、对话系统、知识图谱补全等。它能够提高LLM在知识密集型任务中的准确性和可靠性，尤其是在需要复杂推理的场景下，具有重要的应用价值和潜力。未来可以进一步探索其在医疗、金融等领域的应用。

📄 摘要（原文）

To mitigate the hallucination and knowledge deficiency in large language models (LLMs), Knowledge Graph (KG)-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) has shown promising potential by utilizing KGs as external resource to enhance LLMs reasoning. However, existing KG-RAG approaches struggle with a trade-off between flexibility and retrieval quality. Modular methods prioritize flexibility by avoiding the use of KG-fine-tuned models during retrieval, leading to fixed retrieval strategies and suboptimal retrieval quality. Conversely, coupled methods embed KG information within models to improve retrieval quality, but at the expense of flexibility. In this paper, we propose a novel flexible modular KG-RAG framework, termed FRAG, which synergizes the advantages of both approaches. FRAG estimates the hop range of reasoning paths based solely on the query and classify it as either simple or complex. To match the complexity of the query, tailored pipelines are applied to ensure efficient and accurate reasoning path retrieval, thus fostering the final reasoning process. By using the query text instead of the KG to infer the structural information of reasoning paths and employing adaptable retrieval strategies, FRAG improves retrieval quality while maintaining flexibility. Moreover, FRAG does not require extra LLMs fine-tuning or calls, significantly boosting efficiency and conserving resources. Extensive experiments show that FRAG achieves state-of-the-art performance with high efficiency and low resource consumption.