最近、LLM+KGによる複雑な論理推論に関する優れた論文を2つ見つけた
最近、LLM+KGによる複雑な論理推論に関する優れた論文を2つ見つけた
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LARK https://arxiv.org/abs/2305.01157 Complex Logical Reasoning over Knowledge Graphs using Large Language Models
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ROG https://arxiv.org/abs/2512.19092 A Large Language Model Based Method for Complex Logical Reasoning over Knowledge Graphs
一、知識グラフ推論の苦境
知識グラフ（KG）は、構造化された知識の中核的な担い手として、以下の3つの課題に直面しています。
- 複雑性：多段推論、積集合、否定などの操作の組み合わせ爆発
- 不完全性：現実世界のKGには、ノイズや欠損が普遍的に存在
- 汎化性：従来の埋め込み手法では、データセットを跨いだ移行が困難
従来のソリューション（Query2Box、BetaEなど）は、幾何学的埋め込み空間に依存し、論理演算をベクトル/ボックス演算としてモデル化しますが、深い推論を行う際には情報損失が深刻です。モデルに論理構造を理解させ、柔軟に推論させるにはどうすればよいでしょうか？大規模言語モデル（LLM）の台頭が、新たなアイデアを提供しています。
図1：LARKのクエリチェーン分解とLLM推論のフロー。複雑な多操作クエリを単一操作のサブクエリに分解し、段階的に解決します。
二、ソリューション：2世代の手法の伝承と進化
LARK (2023) —— 先駆け
図2：14種類のクエリタイプの分解戦略。3pは3つの射影に、3iは3つの射影+1つの積集合に分解されます。
コアとなるイノベーション：クエリ抽象化 + 論理チェーン分解
コンポーネント設計 クエリ抽象化 エンティティ/関係をIDに置き換え、ハルシネーションを排除し、汎化性を向上 近傍検索 k-hop深さ優先探索（k=3）で、関連するサブグラフを抽出 チェーン分解 多操作クエリ → 単操作サブクエリのシーケンス 順序推論 中間結果をキャッシュし、論理的に順序付けられたプレースホルダーを置換 重要な洞察：LLMは単純なクエリが得意で、複雑なクエリを分解すると性能が20%-33%向上します。
ROG (2025) —— 進化版
LARKフレームワークを継承し、Agent合意メカニズムを新たに追加：
ROG = LARKコア + マルチAgentコラボレーション + 思維連鎖強化
改善点の説明
Agent設計
インテリジェントエージェント = 知識ベース + LLM、マルチAgent合意意思決定
CoTエンハンスメント
より明確な思考連鎖プロンプトテンプレート
国産適合
ChatGLM+Neo4jベース、電力などの垂直領域向け
ROGのデータフローモデル
性能向上：FB15kにおいて、ipクエリ（積集合後の射影）のMRRが29.3→62.0に、111%向上！
表1：FB15kデータセットのMRR比較。ROGが全面的にリードし、複合クエリの向上が最も顕著です。
三、パラダイムの確立と今後の方向性
2つの論文は、以下のパラダイムを共通して検証しています。
"検索拡張 + クエリ分解 + LLM推論" は、KGの複雑な論理推論のための有効な経路である。
重要なトレンド：
- 抽象化が非常に重要 —— セマンティックノイズを取り除き、論理構造に集中
- 分解戦略が上限を決定 —— チェーン分解はエンドツーエンドよりも信頼性が高い
- モデル能力の継続的な解放 —— Llama2-7BからChatGLMまで、基盤の進歩が著しい改善をもたらす
ROGのAgentメカニズムは説明可能性を高めますが、コアとなるイノベーションは理論的なブレークスルーではなく、エンジニアリングの最適化にあります。今後の方向性としては、動的な分解戦略（クエリの複雑さに適応）、マルチモーダルKGの融合、そしてより大規模なオープン領域での検証などが考えられます。
