[논문 리뷰] Combining Knowledge Graphs and Large Language Models

Amanda Kau, Xuzeng He외 4명|arXiv (Cornell University)|2024. 07. 09.

Topic Modeling인용 수 11

한 줄 요약

지식 그래프를 대형 언어 모델과 통합하는 방법의 조사로, KG-augmented LLMs, LLM-augmented KGs, 하이브리드 접근법으로 분류하고 추세, 이점 및 도전을 분석한다.

ABSTRACT

In recent years, Natural Language Processing (NLP) has played a significant role in various Artificial Intelligence (AI) applications such as chatbots, text generation, and language translation. The emergence of large language models (LLMs) has greatly improved the performance of these applications, showing astonishing results in language understanding and generation. However, they still show some disadvantages, such as hallucinations and lack of domain-specific knowledge, that affect their performance in real-world tasks. These issues can be effectively mitigated by incorporating knowledge graphs (KGs), which organise information in structured formats that capture relationships between entities in a versatile and interpretable fashion. Likewise, the construction and validation of KGs present challenges that LLMs can help resolve. The complementary relationship between LLMs and KGs has led to a trend that combines these technologies to achieve trustworthy results. This work collected 28 papers outlining methods for KG-powered LLMs, LLM-based KGs, and LLM-KG hybrid approaches. We systematically analysed and compared these approaches to provide a comprehensive overview highlighting key trends, innovative techniques, and common challenges. This synthesis will benefit researchers new to the field and those seeking to deepen their understanding of how KGs and LLMs can be effectively combined to enhance AI applications capabilities.

연구 동기 및 목표

• KG가 환각 및 도메인 격차와 같은 LLM의 한계를 완화할 수 있는 방법을 동기 부여한다.
• KG로 구동되는 LLM, LLM 기반 KG, 그리고 KG-LLM 하이브리드에 관한 28편의 논문을 조사하고 종합한다.
• 메서드를 additive(추가적) 대 joint interaction(공동 상호 작용)으로 분류하고 주제 분석을 제공한다.
• 해당 분야에 새로 진입한 연구자를 안내하기 위한 주요 트렌드, 혁신적 기법, 현안 도전 과제를 강조한다.

제안 방법

• 이전 5년간(2024년 2월–5월)을 대상으로 arXiv에서 특정 기사 검색을 수행한다.
• LLMs와 KGs 모두에 관한 연구를 식별하기 위해 키워드를 사용하여 제목과 초록을 검토한다.
• 방법을 KG-augmented LLMs, LLM-augmented KGs, 그리고 하이브리드 접근법으로 분류한다.
• 주제 분석을 제공하고 강점, 한계 및 향후 방향을 논의한다.
• KG-LLM 통합의 영향 및 가능성에 대한 결론적 통합을 제시한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RQ1: KGs를 활용하여 LLM의 역량을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 RQ2: LLM을 어떤 방식으로 이용하여 KG를 지원하고 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 RQ3: 모델이 KG와 LLM을 보다 공동적으로 결합할 때 더 많은 이점이 있는가?

주요 결과

• 공동 KG-LLM 접근은 지식 기반 작업에서 의미 이해도와 작업 성능을 자주 향상시킨다.
• LLMs는 KG 구성, 검증 및 그라운딩을 돕고 더 자동화되고 확장 가능한 KG 파이프라인을 가능하게 한다.
• 하이브리드 아키텍처가 텍스트와 KG 임베딩을 융합하거나 프롬프트에 KG 지식을 주입하는 경우 해석 가능성과 설명 가능성을 높일 수 있다.
• 현재의 도전 과제에는 도메인 특화 KG의 가용성, 계산 자원 요구, 지식 업데이트/유지보수가 포함된다.
• 많은 지식 통합 시도는 미미한 이득만을 낳아 보다 효과적인 융합 전략의 필요성을 시사한다.
• 다중모달 KG-LLM 아이디어는 다중모달 LLM이 발전함에 따라 유망한 미래 방향이다.