Recientemente, he visto 2 buenos artículos sobre LLM+KG para el razonamiento lógico complejo
Recientemente, he visto 2 buenos artículos sobre LLM+KG para el razonamiento lógico complejo
-
LARK https://arxiv.org/abs/2305.01157 Complex Logical Reasoning over Knowledge Graphs using Large Language Models
-
ROG https://arxiv.org/abs/2512.19092 A Large Language Model Based Method for Complex Logical Reasoning over Knowledge Graphs
I. La dificultad del razonamiento del grafo de conocimiento
El grafo de conocimiento (KG), como el portador central del conocimiento estructurado, enfrenta tres grandes puntos débiles:
- Complejidad: explosión combinatoria de operaciones como el razonamiento de múltiples saltos, intersecciones y uniones, negación, etc.
- Incompletitud: los KG del mundo real generalmente tienen ruido y faltan datos
- Generalización: los métodos de incrustación tradicionales son difíciles de transferir entre conjuntos de datos
Las soluciones tradicionales (como Query2Box, BetaE) se basan en el espacio de incrustación geométrica, modelando operaciones lógicas como operaciones vectoriales/de caja, pero la pérdida de información es grave durante el razonamiento profundo. ¿Cómo hacer que el modelo comprenda la estructura lógica y pueda razonar de manera flexible? El auge de los modelos de lenguaje grandes (LLM) proporciona una nueva forma de pensar.
Figura 1: Descomposición de la cadena de consulta de LARK y flujo de razonamiento LLM. Descomponer consultas complejas de múltiples operaciones en subconsultas de una sola operación y resolverlas gradualmente.
II. Solución: Herencia y evolución de métodos de dos generaciones
LARK (2023) - Trabajo pionero
Figura 2: Estrategia de descomposición de 14 tipos de consultas. 3p se divide en 3 proyecciones, 3i se divide en 3 proyecciones + 1 intersección.
Innovación central: Abstracción de consulta + Descomposición de cadena lógica
Diseño de componentes Abstracción de consulta: Reemplazar entidades/relaciones con ID para eliminar alucinaciones y mejorar la generalización Recuperación de vecindad: Búsqueda primero en profundidad k-hop (k=3) para extraer subgrafos relacionados Descomposición en cadena: Consulta de múltiples operaciones → Secuencia de subconsultas de una sola operación Razonamiento secuencial: Almacenar en caché los resultados intermedios, reemplazo ordenado lógico de marcadores de posición Insight clave: LLM sobresale en consultas simples, el rendimiento mejora entre un 20% y un 33% después de descomponer consultas complejas.
ROG (2025) - Versión avanzada
Hereda el marco LARK, agregando un mecanismo de consenso de Agent:
ROG = Núcleo de LARK + Colaboración multi-Agent + Fortalecimiento de la cadena de pensamiento
Explicación de las mejoras
Diseño de Agent: Agente = Base de conocimiento + LLM, toma de decisiones de consenso multi-Agent
Mejora CoT: Plantilla de aviso de cadena de pensamiento más clara
Adaptación nacional: Basado en ChatGLM+Neo4j, orientado a campos verticales como la energía eléctrica
Modelo de flujo de datos de ROG
Aumento del rendimiento: En FB15k, la consulta ip (proyección después de la intersección) MRR aumentó de 29.3 → 62.0, ¡un aumento del 111%!
Tabla 1: Comparación de MRR del conjunto de datos FB15k. ROG lidera en todos los aspectos, y la mejora es más significativa para las consultas compuestas.
III. Establecimiento de paradigmas y direcciones futuras
Dos generaciones de artículos verifican conjuntamente un paradigma:
"Recuperación aumentada + Descomposición de consultas + Razonamiento LLM" es una ruta efectiva para el razonamiento lógico complejo de KG.
Tendencias clave:
- La abstracción es crucial: eliminar el ruido semántico y centrarse en la estructura lógica
- La estrategia de descomposición determina el límite superior: la descomposición en cadena es más confiable que el extremo a extremo
- La capacidad del modelo se libera continuamente: desde Llama2-7B hasta ChatGLM, el progreso de la base trae ganancias significativas
Aunque el mecanismo Agent de ROG mejora la interpretabilidad, la innovación central radica en la optimización de la ingeniería en lugar de un avance teórico. Las direcciones futuras pueden estar en: estrategias de descomposición dinámica (complejidad de consulta auto-adaptativa), fusión de KG multimodal y verificación de dominio abierto a mayor escala.
