LLM Inference Enhanced by External Knowledge: A Survey
作者: Yu-Hsuan Lin, Qian-Hui Chen, Yi-Jie Cheng, Jia-Ren Zhang, Yi-Hung Liu, Liang-Yu Hsia, Yun-Nung Chen
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-30
💡 一句话要点
综述：利用外部知识增强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: 大语言模型 外部知识 知识图谱 表格数据 推理能力增强
📋 核心要点
- 大语言模型在推理任务中面临参数记忆限制和易产生幻觉的挑战。
- 利用外部知识（特别是结构化知识）是增强LLM推理能力的有效途径。
- 该综述系统地分析了不同外部知识的集成方法，并对比了其优缺点。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）的最新进展提升了自然语言推理能力。然而，其有限的参数记忆和产生幻觉的倾向，对需要准确、基于上下文推理的任务提出了持续的挑战。为了克服这些限制，越来越多的研究提出利用外部知识来增强LLMs。本研究系统地探讨了使用外部知识增强LLMs的策略，首先将外部知识分为非结构化和结构化数据。然后，我们重点关注结构化知识，针对表格和知识图谱（KGs）提出了不同的分类方法，详细介绍了它们与LLMs的集成范式，并回顾了代表性方法。我们的比较分析进一步强调了解释性、可扩展性和性能之间的权衡，为开发可信和可推广的知识增强型LLMs提供了见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大语言模型在推理任务中由于自身参数记忆限制和易产生幻觉而导致的性能瓶颈问题。现有方法在处理需要准确、上下文相关的推理任务时表现不足，无法充分利用外部知识。
核心思路：论文的核心思路是通过引入外部知识来增强大语言模型的推理能力。特别关注结构化知识，如表格和知识图谱，并分析不同的集成范式，从而提升LLM在复杂推理任务中的表现。
技术框架：该综述首先对外部知识进行分类，分为非结构化和结构化数据。然后，针对结构化知识，特别是表格和知识图谱，提出了详细的分类方法。接着，深入探讨了这些结构化知识与LLM的集成范式，并回顾了相关的代表性方法。最后，对不同方法的解释性、可扩展性和性能进行了比较分析。
关键创新：该综述的关键创新在于对利用外部知识增强LLM推理能力的方法进行了系统性的梳理和分类，特别是针对结构化知识（表格和知识图谱）提出了细致的分类方法和集成范式。这为研究人员提供了一个清晰的框架，以便更好地理解和应用这些方法。
关键设计：论文并没有提出新的模型或算法，而是一个综述性质的工作，重点在于对现有方法的分类和比较。关键设计体现在对外部知识的分类体系，以及对不同集成范式的分析框架上。例如，针对知识图谱，论文可能会分析不同的图嵌入方法、知识图谱问答方法等，并比较它们与LLM集成的效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述通过比较分析不同知识集成方法在解释性、可扩展性和性能方面的权衡，为研究人员提供了宝贵的参考。虽然没有提供具体的实验数据，但其对现有方法的系统性梳理和分类，为后续研究奠定了基础，并指明了未来研究方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于问答系统、知识图谱推理、智能客服、金融分析、医疗诊断等领域。通过增强LLM的推理能力，可以提高这些应用在处理复杂问题时的准确性和可靠性，从而提升用户体验和决策效率。未来，该研究方向有望推动通用人工智能的发展。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in large language models (LLMs) have enhanced natural-language reasoning. However, their limited parametric memory and susceptibility to hallucination present persistent challenges for tasks requiring accurate, context-based inference. To overcome these limitations, an increasing number of studies have proposed leveraging external knowledge to enhance LLMs. This study offers a systematic exploration of strategies for using external knowledge to enhance LLMs, beginning with a taxonomy that categorizes external knowledge into unstructured and structured data. We then focus on structured knowledge, presenting distinct taxonomies for tables and knowledge graphs (KGs), detailing their integration paradigms with LLMs, and reviewing representative methods. Our comparative analysis further highlights the trade-offs among interpretability, scalability, and performance, providing insights for developing trustworthy and generalizable knowledge-enhanced LLMs.