Nyligen har jag sett 2 bra artiklar om LLM+KG för komplex logisk slutledning

Nyligen har jag sett 2 bra artiklar om LLM+KG för komplex logisk slutledning

1. LARK https://arxiv.org/abs/2305.01157 Complex Logical Reasoning over Knowledge Graphs using Large Language Models

2. ROG https://arxiv.org/abs/2512.19092 A Large Language Model Based Method for Complex Logical Reasoning over Knowledge Graphs

I. Svårigheter med slutledning i kunskapsgrafer

Kunskapsgrafer (KG) som den centrala bäraren av strukturerad kunskap, står inför tre stora problem:

• Komplexitet: Kombinatorisk explosion av operationer som flerhoppsslutledning, snitt, unioner och negationer
• Ofullständighet: Verkliga KG har vanligtvis brus och saknas information
• Generalisering: Traditionella inbäddningsmetoder är svåra att överföra mellan dataset

Traditionella lösningar (som Query2Box, BetaE) förlitar sig på geometriska inbäddningsutrymmen och modellerar logiska operationer som vektor-/boxoperationer, men informationen går förlorad vid djupare slutledning. Hur kan man få modellen att både förstå den logiska strukturen och resonera flexibelt? Framväxten av stora språkmodeller (LLM) ger nya idéer.

Figur 1: LARKs frågekedjenedbrytning och LLM-slutledningsprocess. Dela upp komplexa flerstegsfrågor i enstegsunderfrågor och lös dem stegvis.

II. Lösning: Arv och utveckling av två generationers metoder

LARK (2023) - Banbrytande verk

Figur 2: Nedbrytningsstrategier för 14 frågetyper. 3p delas upp i 3 projektioner, 3i delas upp i 3 projektioner + 1 snitt.

Kärninnovation: Frågeabstraktion + Logisk kedjenedbrytning

Komponentdesign Frågeabstraktion Entitets-/relationsersättning med ID, eliminerar hallucinationer, förbättrar generalisering Närhetsåtervinning k-hop djup-först-sökning (k=3), extraherar relaterade subgrafer Kedjenedbrytning Flerstegsfrågor → Sekvens av enstegsunderfrågor Sekventiell slutledning Cachelagrar mellanresultat, logiskt ordnad ersättning av platshållare Nyckelinsikt: LLM är bra på enkla frågor, komplexa frågor förbättras med 20-33% efter nedbrytning.

ROG (2025) - Avancerad version

Ärver LARK-ramverket, lägger till Agent-konsensusmekanism:

ROG = LARK-kärna + Multi-Agent-samarbete + Tankekedjeförstärkning

Förbättringspunkter förklaring Agentdesign Intelligent agent = Kunskapsbas + LLM, multi-agent konsensusbeslut CoT-förbättring Tydligare tankekedjemall Inhemsk anpassning Baserad på ChatGLM+Neo4j, inriktad på vertikala områden som el ROG:s dataflödesmodell

Prestandaförbättring: På FB15k ökade ip-frågan (projektion efter snitt) MRR från 29,3→62,0, en ökning med 111%!

Tabell 1: FB15k dataset MRR-jämförelse. ROG leder överallt, med de mest betydande förbättringarna för sammansatta frågor.

III. Paradigmets etablering och framtida riktning

Två generationers artiklar har gemensamt verifierat ett paradigm:

"Hämtningsförstärkning + Frågenedbrytning + LLM-slutledning" är en effektiv väg för KG komplex logisk slutledning.

Viktiga trender:

• Abstraktion är avgörande - avlägsna semantiskt brus, fokusera på logisk struktur
• Nedbrytningsstrategin bestämmer taket - kedjenedbrytning är mer tillförlitlig än end-to-end
• Modellkapaciteten fortsätter att frigöras - från Llama2-7B till ChatGLM, ger basens framsteg betydande vinster

ROG:s Agent-mekanism förbättrar förvisso förklarbarheten, men kärninnovationen ligger i teknisk optimering snarare än teoretiska genombrott. Framtida riktningar kan vara: dynamiska nedbrytningsstrategier (adaptiv frågekomplexitet), multimodal KG-fusion och storskalig validering i öppna domäner.