我要投稿

GNN-RAG: 更精准的GraphRAG

发布日期：2024-09-20 20:04:00 浏览次数： 1593

今天为大家分享一篇联合GNN和LLM来提升知识图谱问答系统(KGQA)精度的文章，该论文由明尼苏达大学发表。

GNN-RAG: Graph Neural Retrieval for Large Language Model Reasoning

GNN-RAG：用于大型语言模型推理的图神经检索

论文地址: https://arxiv.org/pdf/2405.20139

Github 开源地址: https://github.com/cmavro/GNN-RAG

1.论文概述

知识图谱问答系统（Knowledge Graph Question Answering）指的是利用知识图谱（KG）来回答自然语言问题的系统。在 KGQA 系统中，用户输入的问题会被解析为相关的实体和关系，然后系统通过遍历知识图谱中的节点和边来找到准确的答案。因为知识图谱是以结构化的方式存储信息，能够很好地捕捉实体之间的关联，因此这种方法可以提高答案的准确性和相关性。

在KGQA场景中，回答的准确性高度依赖于检索KG事实的精准度。如何从复杂的图谱上执行精确的检索成为了核心挑战。检索正确的信息需要有效的图处理，而检索不相关的信息可能会在KGQA推理过程中误导LLM。目前主流的方法采用LLM从KG中进行检索，然而这种方法在多跳KGQA上表现不佳，因为它们不能处理复杂的图信息，或者它们需要非常大的LLM(例如GPT-4)的内部知识来补偿KG检索过程中的缺失信息。因此，在这篇文章中，作者提出了 GNN-RAG，以检索增强生成(RAG)风格将GNN的推理能力和LLM的文本理解能力相结合的新方法。

2.核心内容

GNN-RAG的架构如上图所示。具体可以分为三个阶段：

1. GNN 检索阶段：从知识图谱中检索出与问题相关的候选答案。图中的每个节点使用GNN模型聚合L-hop邻居信息得到节点表示，对节点表示做softmax操作，将得分高于阈值的节点选为候选答案。然后将这些候选点和问题中的实体节点在图上做最短路径匹配，最终得到检索的子图。在上图的例子中，经过GNN得到的候选点是“English, Jamaican English, French, Carbbean”，问题中的关键实体是 Jamaican, 将该实体与候选点做最短路径匹配最终输出检索子图。

2. LLM 和 GNN联合约减：作者微调了一个大模型用于从问题中挖掘推理链，例如在上图的例子中，大模型输出的推理链为“Jamaican->official_language” 和 “Jamaican->language_spoken”。这个过程要求大模型输出的推理链覆盖全面。然后将这个推理链和经过GNN得到的检索子图做匹配，过滤掉和推理链路不match的路径，得到最终的检索子图。

3. RAG生成：将检索子图和问题联合喂入大模型生成答案。

3.总结

这篇论文提出了GNN-RAG,联合LLM和GNN做精确检索。这种方法结合了LLM的理解能力和GNN处理图上复杂多跳信息的能力。这篇工作为在图上做精确检索提供了新的思路

53AI，企业落地应用大模型首选服务商

产品：大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务

承诺：先做场景POC验证，看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

百度智能云邀53AI：共创AI新纪元，启航智能新时代

2024-05-27

钉钉恒星计划：53AI与百余位企业家及钉钉生态伙伴，共议“AI 浪潮下的新机遇”

2024-05-22

热点资讯

GraphRAG+Ollama 本地部署，保姆教程，踩坑无数，闭坑大法

2024-07-18

Coze教程之;知识库的奥秘

2024-07-18

喂饭教程！全网首发Neo4J可视化GraphRAG索引

2024-07-17

手把手教你构建基于知识图谱的GraphRAG之结构化数据篇【LangChain+Neo4j】

2024-07-11

基于graphRAG和gpt4omini的知识库与目前主流RAG的对比实验记录

2024-07-22

Storm AI：4.9k 星星！斯坦福开源免费AI工具可以将主题转换为长篇文章（Perplexity Pages平替）

2024-07-11

大语言模型和知识图谱结合的知识库（开篇）

2024-07-13

重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源GraphRAG

2024-07-03

Graph Maker：轻松使用开源大模型将文本转为知识图谱，发现新知识！

2024-06-06

GraphRAG+Ollama 结合上市公司知识图谱的LLM分析

2024-07-19

大家都在问

Graphiti：如何让构建知识图谱变得更快、更具动态性?

2024-10-03

大模型的AI时代，为什么还要关心数据库？

2024-09-27

什么是矢量数据库(VectorDB)？为什么它对大语言模型(LLM)很重要？

2024-09-08

什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器？

2024-09-05

Neo4j + LangChain：如何构建基于知识图谱的最强RAG系统？

2024-08-27

政务大模型应用产业链剖析和各省市典型案例

2024-08-26

向量数据库有什么不同，企业应该怎么选择？

2024-08-24

【下】深入Microsoft GraphRAG之查询阶段：基于Neo4j自定义实现检索与生成

2024-08-22

开箱即用的企业大模型应用平台

工作+AI

业务+AI

AIx业务

大模型咨询

大模型定制