图谱RAG（KG-RAG）使用全指南：如何高效运用，何时发挥最大效能？
图谱RAG（KG-RAG）使用全指南：如何高效运用，何时发挥最大效能？
大型语言模型（LLMs）虽然展现出惊人的能力，但也面临着“幻觉”、知识更新不及时、推理过程不透明等挑战。为了解决这些问题，研究者们开始探索将知识图谱（KGs）融入检索增强生成（RAG）框架，形成了所谓的“KG-RAG”方法。这种结合不仅有望减少模型的“幻觉”，还能提升其推理能力和准确性。本文将深入探讨一篇最新的研究成果，看看它如何为我们提供答案。
RAG技术的三种范式
基础RAG（Basic RAG）
基础RAG是最简单的RAG架构，主要包括三个核心步骤：
- 索引：将文档分割成块，编码成向量后存储在向量数据库中。
- 检索：根据查询的语义相似度，从数据库中检索与查询最相关的Top k块。
- 生成：将检索到的相关块与原始查询一起输入到LLM（大型语言模型）中，生成最终答案。
图谱RAG（Graph RAG）
图谱RAG通过引入图结构化数据来增强基础RAG的能力，其主要特点包括：
- 图结构化索引：利用图数据库存储和检索信息，通过图结构捕捉数据之间的复杂关系。
- 双级检索策略：结合低层次的具体信息检索和高层次的广泛话题检索，提高检索的全面性和准确性。
- 动态更新：支持增量更新算法，能够快速适应新数据
Agent RAG
Agent RAG是RAG技术的最新范式，融合了智能代理（Agent）的设计模式，具有以下特点：
- 智能代理集成：通过将自主AI代理集成到RAG流程中，实现动态管理检索策略、迭代细化上下文理解，并适应性地调整工作流程。
- 多代理协同：支持单代理或多代理架构，每个代理负责特定任务或数据源，共同完成复杂的检索和生成任务。
- 灵活性和自适应性：能够根据查询类型和需求选择最优的处理路径，适应各种复杂场景。
知识图谱增强检索生成（KG-RAG）：何时用、如何用？
虽然KG-RAG听起来很完美，但目前的研究还存在一些问题。首先，不同的研究在使用场景、数据集、KG-RAG配置和语言模型上都有很大的差异，就像雨后春笋般涌现的各种方法，缺乏统一的比较和分析。
为了解决这些问题，这篇研究论文通过重新实现和评估6种KG-RAG方法，并在7个不同场景的数据集上进行测试，分析了9种KG-RAG配置与17种语言模型的组合效果。研究的核心目标是找出KG-RAG在哪些情况下最有效，以及如何优化其配置。
任务领域与任务难度
要回答“何时使用KG-RAG”的问题，首先需要考虑任务场景。论文从两个角度对任务场景进行了分类：任务领域和任务难度。
- 开放域问答（Open-domain QA）：这类任务需要通用的世界知识，例如“地球的自转方向是什么？”。
- 特定领域问答（Domain-specific QA）：这类任务需要专业知识，例如医学咨询“我皮肤上有奇怪的疙瘩，会不会是病毒疣？”。
- 专业考试（Domain-specific Exam）：这类任务是针对特定领域的资格考试，例如医学专业考试。
任务难度的划分目前还没有统一的标准。论文采用了两级分类：
- L1难度：只需要基于明确事实的简单答案（单跳问题），例如“北京是中国的首都吗？”。
- L2及以上难度：需要推理和整合多条信息（多跳问题），例如“为什么说维生素C可以增强免疫力？”
知识图谱（KG）的质量是决定KG-RAG效果的另一个重要因素。论文使用了针对不同数据集构建的KG，并在实验中对比了高质量KG和部分覆盖知识的KG对性能的影响。
如何使用KG-RAG？
论文对现有的KG-RAG方法进行了总结，提出了三个关键模块：检索前（Pre-Retrieval）、检索（Retrieval）和检索后（Post-Retrieval）。每个模块都有不同的配置方式，这些配置直接影响KG-RAG的性能。
检索前：查询增强
检索前阶段的核心问题是“检索什么内容”。论文总结了三种查询增强方法：
- 查询扩展（Query Expansion）：通过逐步推理提取关键实体，帮助模型在检索时找到更相关的内容。
- 查询分解（Query Decomposition）：将复杂的多跳问题分解为多个简单子问题，分别检索后再整合。
- 查询理解（Query Understanding）：提取查询的主要思想，确保检索内容与查询主题一致。
检索：检索形式
检索阶段的核心问题是“如何组织检索到的知识”。检索到的知识可以以三种形式呈现：
- 事实（Fact）：最基本的知识单元，以三元组（主体、谓语、宾语）形式呈现。
- 路径（Path）：由多个相连的三元组组成，提供更丰富的上下文信息。
- 子图（Subgraph）：结合路径和邻近实体信息，提供更全面的关系和模式。
检索后：提示设计
检索后阶段的核心问题是“如何引导模型利用检索到的知识”。论文总结了三种提示设计方法：
- 链式思考（Chain-of-Thought, CoT）：通过逐步推理将复杂问题分解为多个中间步骤。
- 树状思考（Tree-of-Thought, ToT）：允许模型同时探索和比较多条推理路径。
- 思维导图（MindMap）：引导模型构建结构化的思维导图，整合检索到的知识并保留推理痕迹。
实证研究揭示的关键发现
研究问题与实验设置
- RQ1：KG-RAG对开源LLM的提升效果如何？
- RQ2：KG-RAG是否能让开源LLM超越商业LLM？
- RQ3：不同KG-RAG配置的效果如何？
为了回答上述问题，论文设计了一系列实验：
- 数据集：选择了7个不同任务场景的数据集，包括开放域问答、特定领域问答和专业考试。
- 模型：对比了17种原始LLM和2种开源LLM（Qwen1.5-7B和Llama2-7B）结合6种KG-RAG方法（如KGRAG、ToG、MindMap等）的表现。
- 评估指标：使用了多种指标，如准确率（Correct）、错误率（Wrong）、失败率（Fail）、BERTScore、ROUGE Score等，以全面评估生成答案的质量。
KG-RAG是否能提升开源LLM？
在开放域问答（如CommonsenseQA）和特定领域问答（如GenMedGPT-5K）中，KG-RAG显著提升了开源LLM的性能。但在临床对话场景（如CMCQA）中，KG-RAG的效果有限，这可能是因为临床任务的复杂性较高，需要更高质量的知识图谱来支持。
KG-RAG在低难度任务中表现更好，而在高难度任务（如多跳推理）中效果有限。这表明当前的KG-RAG方法更适合处理简单任务，但在复杂任务中可能无法充分发挥作用。
KG-RAG是否能让开源LLM超越商业LLM？
在特定领域任务中，KG-RAG增强的开源LLM可以与商业LLM相媲美，甚至在某些情况下超越它们。这表明KG-RAG在特定领域任务中具有显著价值。
在高难度任务中，尽管KG-RAG缩小了性能差距，但商业LLM仍然表现更好。这可能是因为商业LLM不仅拥有更丰富的知识，还具备更强的推理和泛化能力。
不同KG-RAG配置的效果如何？
查询增强
查询理解：在短问题中表现稳健，但提升效果有限。
查询扩展：适合短问题，能够提升语义相似性。
查询分解：适合长问题，但在短问题中效果不佳。
检索形式
事实（Fact）和路径（Path）：在短问题中表现更好，能够提升生成答案的语义相似性。
子图（Subgraph）：在长对话任务中表现相似，但在短问题中可能引入冗余信息。
提示策略
无提示（w/o Prompt）：在特定领域任务中，不使用提示策略可能更适合整体答案质量评估。
链式思考（CoT）、树状思考（ToT）和思维导图（MindMap）：虽然能够提升语言质量，但可能以牺牲整体答案质量为代价。
研究总结与展望
在特定领域任务中，KG-RAG能够显著增强开源LLM（如Llama2-7B）的表现，使其在某些场景下甚至可以与商业LLM相媲美。
在开放域问答中，KG-RAG的提升效果相对有限。这可能是因为开放域任务需要更广泛的知识覆盖，而当前的KG-RAG方法在知识广度上仍有不足。
- 查询增强方法：没有一种通用的查询增强方法适用于所有任务。最佳策略取决于任务的具体性质。例如，短问题更适合查询扩展，而长问题更适合查询分解。
- 检索形式的选择：检索形式（如事实、路径、子图）对性能的影响并不确定。虽然路径和事实形式在某些任务中表现更好，但在长对话任务中，不同检索形式的表现差异不大。
- 提示策略的影响：在特定领域任务中，直接从检索到的知识生成答案（不使用提示策略）通常在整体质量评估（如G-Eval）中表现更好。这表明在实际应用中，直接利用知识图谱生成答案可能更符合需求。