Recentelijk 2 goede papers gezien over LLM+KG voor complexe logische redenering
Recentelijk, 2 goede papers gezien over LLM+KG voor complexe logische redenering
-
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. De uitdagingen van kennisgraafredenering
De kennisgraaf (KG), als de kern drager van gestructureerde kennis, staat voor drie belangrijke pijnpunten:
- Complexiteit: Combinatorische explosie van multi-hop redenering, intersecties, unies, negaties, enz.
- Incompleetheid: Echte KG's bevatten vaak ruis en ontbrekende informatie
- Generalisatie: Traditionele inbeddingsmethoden zijn moeilijk te migreren tussen datasets
Traditionele oplossingen (zoals Query2Box, BetaE) zijn afhankelijk van geometrische inbeddingsruimten, waarbij logische operaties worden gemodelleerd als vector-/boxoperaties, maar er is aanzienlijk informatieverlies bij diepe redenering. Hoe kunnen we modellen zowel de logische structuur laten begrijpen als flexibel laten redeneren? De opkomst van grote taalmodellen (LLM's) biedt een nieuwe manier van denken.
Figuur 1: LARK's query-keten decompositie en LLM redeneerproces. Complexe multi-operatie queries worden opgesplitst in single-operatie subqueries, die stapsgewijs worden opgelost.
II. Oplossing: Erfenis en evolutie van twee generaties methoden
LARK (2023) - Een baanbrekend werk
Figuur 2: Decompositie strategieën voor 14 soorten queries. 3p is opgesplitst in 3 projecties, 3i is opgesplitst in 3 projecties + 1 intersectie.
Kerninnovatie: Query abstractie + Logische keten decompositie
Component ontwerp Query abstractie Entiteiten/relaties vervangen door ID's, hallucinaties elimineren, generalisatie verbeteren Buurt ophalen k-hop depth-first search (k=3), relevante subgraaf extraheren Keten decompositie Multi-operatie query → Single-operatie subquery sequence Sequentiële redenering Tussenresultaten in de cache opslaan, logisch geordend Placeholder vervanging Belangrijk inzicht: LLM's zijn goed in eenvoudige queries, complexe queries presteren 20%-33% beter na decompositie.
ROG (2025) - Geavanceerde versie
Erft het LARK-framework, voegt een Agent consensus mechanisme toe:
ROG = LARK core + Multi-Agent samenwerking + Chain-of-Thought versterking
Uitleg van verbeteringen
Agent ontwerp
Intelligente agent = Kennisbank + LLM, multi-Agent consensus besluitvorming
CoT verbetering
Duidelijkere Chain-of-Thought prompt templates
Nationale aanpassing
Gebaseerd op ChatGLM+Neo4j, gericht op verticale domeinen zoals elektriciteit
ROG's datastroommodel
Prestatie sprong: Op FB15k, ip query (projectie na intersectie) MRR steeg van 29.3→62.0, een verbetering van 111%!
Tabel 1: FB15k dataset MRR vergelijking. ROG is over de hele linie superieur, met de meest significante verbeteringen in samengestelde queries.
III. Paradigma vaststelling en toekomstige richting
Twee generaties papers bevestigen gezamenlijk een paradigma:
"Retrieval-augmented + Query decompositie + LLM redenering" is een effectieve manier voor KG complexe logische redenering.
Belangrijkste trends:
- Abstractie is cruciaal - Semantische ruis verwijderen, focussen op logische structuur
- Decompositie strategie bepaalt de bovengrens - Ketting decompositie is betrouwbaarder dan end-to-end
- Modelcapaciteit blijft toenemen - Van Llama2-7B tot ChatGLM, basis vooruitgang leidt tot aanzienlijke winst
Hoewel ROG's Agent mechanisme de interpreteerbaarheid verbetert, ligt de kerninnovatie in engineering optimalisatie in plaats van theoretische doorbraken. Toekomstige richtingen kunnen liggen in: dynamische decompositie strategieën (adaptieve query complexiteit), multi-modale KG fusie en grootschaligere open-domein validatie.
