Grounding LLM Reasoning with Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2502.13247v3 📥 PDF

作者: Alfonso Amayuelas, Joy Sain, Simerjot Kaur, Charese Smiley

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-18 (更新: 2025-12-04)

💡 一句话要点

提出基于知识图谱的LLM推理框架，提升推理准确性和可解释性

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

关键词: 知识图谱 大型语言模型 推理 可解释性 思维链 图推理 GRBench

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理过程缺乏可追溯性和可验证性，难以保证结果的可靠性。
  2. 论文提出将LLM推理过程与知识图谱进行连接，实现每一步推理都有据可查。
  3. 实验结果表明，该方法在图推理任务上取得了显著的性能提升，并提高了可解释性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)擅长生成自然语言答案，但其输出通常难以验证和追溯。知识图谱(KG)通过结构化形式表示实体及其关系，提供更可靠推理的基础。我们提出了一种新颖的框架，通过将推理过程的每个步骤链接到图结构数据，将LLM推理与KG集成。这种“接地”将中间“想法”转化为与外部知识一致的可解释轨迹。我们的方法结合了多种推理策略，包括思维链(CoT)、思维树(ToT)和思维图(GoT)，并在GRBench（一个领域特定的图推理基准）上进行了评估。实验表明，我们的方法达到了最先进的(SOTA)性能，并且比CoT基线至少提高了26.5%。除了准确性之外，我们还分析了步骤深度、分支结构和模型大小如何影响推理质量，从而深入了解支持有效推理的条件。总而言之，这些贡献突出了将LLM置于结构化知识中如何在复杂推理任务中实现更高的准确性和更大的可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在进行复杂推理时，虽然能够生成看似合理的答案，但其推理过程往往是黑盒，缺乏透明度和可解释性。这导致难以验证答案的正确性，也难以发现推理过程中的错误。此外，LLM的推理结果可能与已知的外部知识不一致，产生幻觉。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的推理过程与知识图谱进行连接，使得LLM在每一步推理时都能够基于知识图谱中的实体和关系进行操作。通过将LLM的“想法”与知识图谱中的具体节点和边对应起来，实现了推理过程的可追溯性和可解释性。这种“接地”的方式能够有效减少LLM的幻觉，并提高推理的准确性。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 问题编码：将输入问题转化为适合LLM处理的格式。2) 知识图谱检索：根据问题从知识图谱中检索相关的实体和关系。3) LLM推理：利用LLM进行推理，每一步推理都基于检索到的知识图谱信息。4) 推理路径构建：将LLM的推理步骤与知识图谱中的实体和关系连接起来，形成完整的推理路径。5) 答案生成：根据推理路径生成最终答案。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM的推理过程与知识图谱进行深度融合，实现了推理过程的“接地”。与传统的思维链(CoT)方法相比，该方法能够利用知识图谱提供的结构化知识，避免LLM产生幻觉。此外，该框架支持多种推理策略，包括CoT、ToT和GoT，具有很强的灵活性。

关键设计：在知识图谱检索阶段，论文采用了基于嵌入的方法来提高检索效率。具体来说，论文将问题和知识图谱中的实体和关系都嵌入到同一个向量空间中，然后通过计算相似度来检索相关的知识。在LLM推理阶段，论文使用了prompt engineering来引导LLM进行基于知识图谱的推理。例如，论文在prompt中明确要求LLM在每一步推理时都引用知识图谱中的实体和关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在GRBench基准测试中取得了最先进的(SOTA)性能，并且比CoT基线至少提高了26.5%。此外，论文还分析了步骤深度、分支结构和模型大小对推理质量的影响，为设计更有效的推理系统提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于问答系统、智能客服、知识图谱补全、医疗诊断等领域。通过将LLM与知识图谱相结合，可以构建更加可靠、可信赖的AI系统，提升决策的准确性和透明度。未来，该方法有望在更多需要复杂推理和知识支持的场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) excel at generating natural language answers, yet their outputs often remain unverifiable and difficult to trace. Knowledge Graphs (KGs) offer a complementary strength by representing entities and their relationships in structured form, providing a foundation for more reliable reasoning. We propose a novel framework that integrates LLM reasoning with KGs by linking each step of the reasoning process to graph-structured data. This grounding turns intermediate ``thoughts'' into interpretable traces that remain consistent with external knowledge. Our approach incorporates multiple reasoning strategies, Chain-of-Thought (CoT), Tree-of-Thought (ToT), and Graph-of-Thought (GoT), and is evaluated on GRBench, a benchmark for domain-specific graph reasoning. Our experiments show state-of-the-art (SOTA) performance, with at least 26.5\% improvement over CoT baselines. Beyond accuracy, we analyze how step depth, branching structure, and model size influence reasoning quality, offering insights into the conditions that support effective reasoning. Together, these contributions highlight how grounding LLMs in structured knowledge enables both higher accuracy and greater interpretability in complex reasoning tasks.