KG-RAG：跨越大模型智能体AI Agent的知识和创新性的鸿沟
KG-RAG：跨越大模型智能体AI Agent的知识和创新性的鸿沟
在AI领域，大语言模型（LLM）智能体（LMA）在处理知识密集型任务时面临着信息幻觉、灾难性遗忘等挑战。为了解决这些问题，研究者提出了KG-RAG（Knowledge Graph-Retrieval Augmented Generation）框架，通过将知识图谱与LLM结合，显著提高了LMA的知识能力。本文将详细介绍KG-RAG的工作原理及其在ComplexWebQuestions数据集上的实验结果。
智能系统与AI Agent
在深入探讨KG-RAG之前，让我们先了解一下智能系统和AI Agent的基本概念。
智能的本质一直是哲学和科学探索的重要课题。从18世纪的丹尼斯·迪德罗到20世纪的艾伦·图灵，人们对智能的定义不断演变。如今，AI Agent被定义为能够感知环境、做出决策并执行行动的人工实体。
AI Agent的核心组成部分包括感知、大脑和行动。其中，大脑部分负责决策、规划和推理，通常通过语言模型实现。然而，LLM在处理知识密集型任务时存在一些固有挑战，如产生错误信息的倾向、处理长上下文的限制以及灾难性遗忘等问题。
KG-RAG框架
KG-RAG（Knowledge Graph-Retrieval Augmented Generation）是一种专门设计用于解决LLM挑战的框架。它通过整合结构化知识图谱（KGs）来增强LLM的功能，从而减少对LLM潜在知识的依赖。
知识图谱是一种用于表示和存储信息事实的方法，通过节点（实体）和边（关系）来描述实体之间的联系。例如，“蒙娜丽莎”、“达·芬奇”和“卢浮宫”等实体通过“绘制”、“位于”等关系相连接。
谷歌搜索就是使用知识图谱的一个典型例子。当用户查询“谁是Entrepreneur First的首席执行官？”时，谷歌通过其知识图谱识别实体并导航关系，从而提供准确答案。
KG-RAG的工作原理
KG-RAG框架主要包括三个阶段：
- 知识图谱构建：将非结构化文本转化为结构化知识图谱
- 检索：通过Chain-of-Explorations（CoE）算法进行相关性检索
- 响应生成：生成连贯且上下文恰当的回应
其中，CoE算法通过规划、KG查找和评估三个组件来系统地探索知识图谱。它使用向量相似度搜索和Cypher查询的组合来识别相关节点和关系，并利用LLM进行过滤和选择。
实验结果
在ComplexWebQuestions数据集上的实验表明，KG-RAG在减少幻觉内容方面取得了显著进展。与基础向量RAG方法相比，KG-RAG能够更有效地处理复杂的查询。
未来展望
通过将KG和LLM整合，KG-RAG为开发能够处理知识密集型任务的智能系统提供了新的可能性。随着人工智能硬件加速器的进步，这种技术有望进一步提升人类与智能体交互的自然性。
从人类认知的角度来看，这种“扩展思维”的类比变得尤为重要。正如人类使用智能手机和笔记本等工具来扩展他们的认知能力一样，基于LLM的智能体也可以通过外部认知扩展来增强其认知能力。