Pandora: A Code-Driven Large Language Model Agent for Unified Reasoning Across Diverse Structured Knowledge

📄 arXiv: 2504.12734v2 📥 PDF

作者: Yongrui Chen, Junhao He, Linbo Fu, Shenyu Zhang, Rihui Jin, Xinbang Dai, Jiaqi Li, Dehai Min, Nan Hu, Yuxin Zhang, Guilin Qi, Yi Huang, Tongtong Wu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-17 (更新: 2025-09-23)

备注: New version is arXiv:2508.17905

💡 一句话要点

Pandora：一种代码驱动的大语言模型Agent，用于统一推理多种结构化知识

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

关键词: 结构化知识推理 大语言模型 代码生成 知识表示 Pandas 统一框架 智能问答

📋 核心要点

  1. 现有统一结构化知识推理方法难以在不同任务间迁移知识，且与大语言模型的先验知识对齐不足。
  2. Pandora框架利用Python Pandas API构建统一知识表示，并结合大语言模型生成推理步骤和代码。
  3. 实验表明，Pandora在多个结构化知识推理基准测试中，性能优于现有统一框架，并可与特定任务方法媲美。

📝 摘要（中文）

统一结构化知识推理(USKR)旨在通过统一的方式利用表格、数据库和知识图谱等结构化资源来回答自然语言问题(NLQ)。现有的USKR方法要么依赖于特定任务的策略，要么依赖于自定义的表示，这使得它们难以利用不同SKR任务之间的知识迁移或与LLM的先验知识对齐，从而限制了它们的性能。本文提出了一种名为 extsc{Pandora}的新型USKR框架，该框架利用 extsc{Python}的 extsc{Pandas} API来构建统一的知识表示，以便与LLM预训练对齐。它使用LLM为每个问题生成文本推理步骤和可执行的Python代码。演示示例来自涵盖各种SKR任务的训练样本记忆，从而促进知识迁移。在涉及三个SKR任务的四个基准上的大量实验表明， extsc{Pandora}优于现有的统一框架，并且可以有效地与特定任务的方法竞争。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决统一结构化知识推理（USKR）问题，即如何利用大语言模型以统一的方式处理表格、数据库和知识图谱等多种结构化知识源，回答自然语言问题。现有方法通常依赖于特定任务的策略或自定义表示，导致知识迁移困难，且难以与大语言模型的预训练知识对齐，限制了性能。

核心思路：核心思路是利用Python Pandas API构建统一的结构化知识表示，将各种结构化数据源转换为Pandas DataFrame格式，从而实现统一处理。同时，利用大语言模型生成可执行的Python代码，对DataFrame进行操作，完成推理过程。这种方法将知识表示与推理过程都与大语言模型的预训练知识对齐，并利用代码作为中间表示，增强了推理的可解释性和可控性。

技术框架：Pandora框架主要包含以下几个模块：1) 知识表示模块：将各种结构化知识源（表格、数据库、知识图谱）转换为Pandas DataFrame格式。2) 大语言模型推理模块：利用大语言模型，根据自然语言问题和DataFrame，生成文本推理步骤和可执行的Python代码。3) 代码执行模块：执行生成的Python代码，得到推理结果。4) 记忆模块：存储训练样本，用于为大语言模型提供示例，促进知识迁移。

关键创新：最重要的创新在于使用Python Pandas API作为统一的知识表示，并利用大语言模型生成可执行代码进行推理。与现有方法的本质区别在于，Pandora避免了为每个任务设计特定的表示和推理策略，而是利用通用的代码表示和大语言模型的代码生成能力，实现了知识的统一表示和推理。

关键设计：Pandora的关键设计包括：1) 使用Pandas DataFrame作为统一的知识表示，方便大语言模型理解和操作。2) 利用大语言模型生成文本推理步骤，增强推理过程的可解释性。3) 使用记忆模块存储训练样本，为大语言模型提供示例，促进知识迁移。4) 通过精心设计的prompt，引导大语言模型生成高质量的Python代码。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在四个基准测试（包括三个结构化知识推理任务）上的实验结果表明，Pandora框架优于现有的统一框架，并且可以有效地与特定任务的方法竞争。具体性能数据未知，但摘要强调了其在统一框架中的优越性以及与特定任务方法的可比性。

🎯 应用场景

Pandora框架可应用于智能问答、数据分析、知识图谱推理等领域。例如，用户可以通过自然语言提问，让系统自动分析数据库中的数据，或者从知识图谱中推理出新的知识。该研究有助于提升人机交互的自然性和智能化水平，并为企业提供更高效的数据分析和知识管理工具。

📄 摘要（原文）

Unified Structured Knowledge Reasoning (USKR) aims to answer natural language questions (NLQs) by using structured sources such as tables, databases, and knowledge graphs in a unified way. Existing USKR methods either rely on employing task-specific strategies or custom-defined representations, which struggle to leverage the knowledge transfer between different SKR tasks or align with the prior of LLMs, thereby limiting their performance. This paper proposes a novel USKR framework named \textsc{Pandora}, which takes advantage of \textsc{Python}'s \textsc{Pandas} API to construct a unified knowledge representation for alignment with LLM pre-training. It employs an LLM to generate textual reasoning steps and executable Python code for each question. Demonstrations are drawn from a memory of training examples that cover various SKR tasks, facilitating knowledge transfer. Extensive experiments on four benchmarks involving three SKR tasks demonstrate that \textsc{Pandora} outperforms existing unified frameworks and competes effectively with task-specific methods.