A Stepwise-Enhanced Reasoning Framework for Large Language Models Based on External Subgraph Generation

📄 arXiv: 2512.23356v1 📥 PDF

作者: Xin Zhang, Yang Cao, Baoxing Wu, Xinyi Chen, Kai Song, Siying Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-29

💡 一句话要点

提出基于外部子图生成的逐步增强推理框架SGR，提升大语言模型在复杂推理任务上的性能。

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

关键词: 大语言模型 知识图谱 推理增强 子图生成 逐步推理

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在复杂推理任务中易受噪声信息干扰，导致错误预测或与事实不符的输出。
  2. SGR框架通过动态构建外部知识子图，引导模型在结构化知识上进行逐步推理，减少噪声影响。
  3. 实验结果表明，SGR在多个基准数据集上超越了现有方法，有效提升了大语言模型的推理能力。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在机器翻译、文本生成和问答等自然语言处理任务中取得了显著成果。然而，当应用扩展到日益复杂的场景时，LLMs在需要深度推理和逻辑推断的任务中仍然面临挑战。特别是在大规模文本语料库上训练的模型，在生成过程中可能会包含噪声或不相关的信息，导致不正确的预测或与事实知识不一致的输出。为了解决这一局限性，我们提出了一种基于外部子图生成的LLMs逐步推理增强框架，称为SGR。该框架动态地从外部知识库构建与查询相关的子图，并利用其语义结构来指导推理过程。通过在结构化子图上逐步执行推理，SGR减少了噪声信息的影响，提高了推理准确性。具体来说，该框架首先生成一个针对输入查询的外部子图，然后引导模型在子图的基础上进行多步推理，最后整合多个推理路径以产生最终答案。在多个基准数据集上的实验结果表明，SGR始终优于强大的基线模型，表明其在增强LLMs推理能力方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在处理需要深度推理和逻辑推断的任务时，容易受到训练数据中噪声信息的影响，导致推理结果不准确或与事实知识相悖。尤其是在复杂场景下，模型难以有效利用相关知识进行推理，现有方法缺乏有效的知识引导机制。

核心思路：SGR的核心思路是利用外部知识库构建与输入查询相关的子图，并以此子图作为推理的依据，引导大语言模型进行逐步推理。通过将推理过程限制在结构化的知识子图上，可以有效地减少噪声信息的干扰，提高推理的准确性和可靠性。

技术框架：SGR框架包含三个主要阶段：1) 子图生成：根据输入查询，从外部知识库中提取相关的子图。2) 多步推理：引导大语言模型在生成的子图上进行多步推理，每一步推理都基于子图中的节点和边。3) 结果整合：将多步推理的结果进行整合，生成最终的答案。

关键创新：SGR的关键创新在于它将外部知识库引入到大语言模型的推理过程中，并利用子图结构来引导推理。与直接使用大语言模型进行推理相比，SGR可以更好地利用知识，减少噪声干扰，提高推理准确性。此外，逐步推理的方式也更符合人类的思考方式，有助于提高模型的可解释性。

关键设计：子图生成模块需要设计有效的查询策略，以确保生成的子图包含足够的相关信息。多步推理模块需要设计合适的推理策略，以充分利用子图中的知识。结果整合模块需要设计有效的整合方法，以生成准确的最终答案。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SGR框架在多个基准数据集上 consistently 优于现有的强大基线模型，证明了其在增强大语言模型推理能力方面的有效性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但整体而言，SGR展现了显著的性能优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、知识图谱推理、医疗诊断辅助等领域。通过增强大语言模型的推理能力，可以提高这些应用在复杂场景下的准确性和可靠性，为用户提供更优质的服务。未来，该方法有望扩展到更多需要深度推理和逻辑推断的任务中。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have achieved strong performance across a wide range of natural language processing tasks in recent years, including machine translation, text generation, and question answering. As their applications extend to increasingly complex scenarios, however, LLMs continue to face challenges in tasks that require deep reasoning and logical inference. In particular, models trained on large scale textual corpora may incorporate noisy or irrelevant information during generation, which can lead to incorrect predictions or outputs that are inconsistent with factual knowledge. To address this limitation, we propose a stepwise reasoning enhancement framework for LLMs based on external subgraph generation, termed SGR. The proposed framework dynamically constructs query relevant subgraphs from external knowledge bases and leverages their semantic structure to guide the reasoning process. By performing reasoning in a step by step manner over structured subgraphs, SGR reduces the influence of noisy information and improves reasoning accuracy. Specifically, the framework first generates an external subgraph tailored to the input query, then guides the model to conduct multi step reasoning grounded in the subgraph, and finally integrates multiple reasoning paths to produce the final answer. Experimental results on multiple benchmark datasets demonstrate that SGR consistently outperforms strong baselines, indicating its effectiveness in enhancing the reasoning capabilities of LLMs.