AutoGraph-R1: End-to-End Reinforcement Learning for Knowledge Graph Construction

📄 arXiv: 2510.15339v2 📥 PDF

作者: Hong Ting Tsang, Jiaxin Bai, Haoyu Huang, Qiao Xiao, Tianshi Zheng, Baixuan Xu, Shujie Liu, Yangqiu Song

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-17 (更新: 2025-10-20)

💡 一句话要点

提出AutoGraph-R1以优化知识图谱构建提升问答系统性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 知识图谱 强化学习 问答系统 检索增强生成 任务感知奖励

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱构建方法与下游应用脱节，导致生成的图谱结构无法有效支持问答系统的需求。
  2. AutoGraph-R1通过强化学习直接优化知识图谱构建过程，旨在提升图谱在具体任务中的实用性。
  3. 在多个问答基准测试中，AutoGraph-R1显著提升了图谱RAG方法的性能，相较于任务无关的基线图谱表现出明显优势。

📝 摘要（中文）

构建有效的知识图谱（KG）对于增强检索生成（RAG）问答系统至关重要。然而，现有的知识图谱构建过程与其下游应用之间存在根本性脱节，导致图谱结构的次优。为了解决这一问题，本文提出了AutoGraph-R1，这是第一个直接优化KG构建以提升任务性能的强化学习框架。AutoGraph-R1通过将图谱生成视为策略学习问题来训练大规模语言模型（LLM）构建器，其奖励来自于图谱在RAG管道中的功能效用。我们设计了两个新颖的任务感知奖励函数，分别用于知识载体和知识索引。实验表明，AutoGraph-R1在多个问答基准上显著提升了图谱RAG方法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识图谱构建与其下游应用之间的脱节问题。现有方法往往生成的图谱结构无法满足特定任务的需求，导致问答系统性能不佳。

核心思路：AutoGraph-R1的核心思路是将知识图谱的生成视为一个策略学习问题，通过强化学习直接优化图谱构建过程，以提升其在问答任务中的实用性。

技术框架：AutoGraph-R1的整体架构包括图谱生成模块和奖励评估模块。图谱生成模块利用大规模语言模型（LLM）进行知识图谱的构建，而奖励评估模块则根据图谱在RAG管道中的功能效用来评估生成的图谱质量。

关键创新：AutoGraph-R1的主要创新在于引入了任务感知的奖励函数，分别针对知识载体和知识索引进行优化。这一设计使得构建的图谱不仅在结构上合理，更在功能上具备实际应用价值。

关键设计：在参数设置上，AutoGraph-R1采用了针对特定任务的奖励机制，设计了两个新颖的奖励函数，以确保生成的图谱能够有效支持问答系统的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个问答基准测试中，AutoGraph-R1显著提升了图谱RAG方法的性能，具体表现为相较于任务无关的基线图谱，性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。这一结果表明，优化知识图谱构建能够有效改善问答系统的整体表现。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、信息检索和知识管理等。通过优化知识图谱构建，AutoGraph-R1能够显著提升问答系统的准确性和效率，具有广泛的实际价值和影响力，未来可应用于更多复杂的知识推理任务。

📄 摘要（原文）

Building effective knowledge graphs (KGs) for Retrieval-Augmented Generation (RAG) is pivotal for advancing question answering (QA) systems. However, its effectiveness is hindered by a fundamental disconnect: the knowledge graph (KG) construction process is decoupled from its downstream application, yielding suboptimal graph structures. To bridge this gap, we introduce AutoGraph-R1, the first framework to directly optimize KG construction for task performance using Reinforcement Learning (RL). AutoGraph-R1 trains an LLM constructor by framing graph generation as a policy learning problem, where the reward is derived from the graph's functional utility in a RAG pipeline. We design two novel, task-aware reward functions, one for graphs as knowledge carriers and another as knowledge indices. Across multiple QA benchmarks, AutoGraph-R1 consistently enables graph RAG methods to achieve significant performance gains over using task-agnostic baseline graphs. Our work shows it is possible to close the loop between construction and application, shifting the paradigm from building intrinsically good'' graphs to building demonstrablyuseful'' ones.