[论文解读] AutoKG: Efficient Automated Knowledge Graph Generation for Language Models

Bohan Chen, Andrea L. Bertozzi|arXiv (Cornell University)|Nov 22, 2023

Topic Modeling被引用 4

一句话总结

AutoKG 提出了一种轻量级、无需训练的自动化知识图谱（KG）生成方法，通过大型语言模型（LLMs）提取关键词，并利用图拉普拉斯学习计算边权重。该方法通过结合语义相似度与基于图的关联的混合搜索，增强检索增强生成，提升事实一致性与生成质量，且无需微调神经网络。

ABSTRACT

Traditional methods of linking large language models (LLMs) to knowledge bases via the semantic similarity search often fall short of capturing complex relational dynamics. To address these limitations, we introduce AutoKG, a lightweight and efficient approach for automated knowledge graph (KG) construction. For a given knowledge base consisting of text blocks, AutoKG first extracts keywords using a LLM and then evaluates the relationship weight between each pair of keywords using graph Laplace learning. We employ a hybrid search scheme combining vector similarity and graph-based associations to enrich LLM responses. Preliminary experiments demonstrate that AutoKG offers a more comprehensive and interconnected knowledge retrieval mechanism compared to the semantic similarity search, thereby enhancing the capabilities of LLMs in generating more insightful and relevant outputs.

研究动机与目标

• 为解决语义相似度搜索在连接 LLM 与知识库时的局限性，特别是捕捉复杂关系动态的不足。
• 开发一种轻量级、高效的自动化知识图谱构建方法，避免训练或微调神经网络。
• 通过集成简化版关键词知识图谱与混合搜索策略，增强 LLM 的推理能力与事实准确性。
• 实现实时、可解释且可扩展的知识检索，无需复杂子图嵌入或神经适应。
• 为现有依赖密集神经检索器或端到端训练的检索增强生成（RAG）方法，提供计算高效的替代方案。

提出的方法

• AutoKG 通过提示工程使用预训练 LLM 从知识库中的文本块中提取关键词。
• 构建一个简化的无向知识图谱，其中节点为关键词，边的权重基于图拉普拉斯学习计算，以反映关系强度。
• 该方法应用图拉普拉斯学习，通过求解源自图拉普拉斯矩阵的线性方程组来计算边权重，捕捉局部与全局结构关系。
• 采用混合搜索策略，结合基于嵌入相似度的语义向量相似度与基于图的邻接搜索，以检索语义相关与结构相连的信息。
• 将检索到的关键词及其关联的文本块注入 LLM 提示中以丰富生成内容，避免对 LLM 结构进行神经适应。
• 该方法计算效率高，知识图谱构建的理论时间复杂度为 O(N log N)，搜索复杂度为 O(N)，在可扩展性上与标准语义检索相当。

实验结果

研究问题

• RQ1 与标准语义相似度搜索相比，非训练、轻量级的知识图谱构建方法是否能提升 LLM 的检索增强生成效果？
• RQ2 将基于图的关联与语义相似度结合，如何增强 LLM 输出的事实一致性与相关性？
• RQ3 在缺乏实体特定关系或有向边的情况下，简化的基于关键词的知识图谱在多大程度上能支持 LLM 的复杂推理？
• RQ4 与传统语义检索相比，所提出的混合搜索在计算效率上表现如何，尤其是在大规模场景下？
• RQ5 AutoKG 是否能有效应用于真实世界的知识库，而无需微调或复杂神经适应？

主要发现

• AutoKG 从 N 个文本块中构建出约 M ≈ 0.1N 个关键词的知识图谱，显著降低复杂度，同时保留关系结构。
• 混合搜索方法在检索最多 60 个文本块时，平均响应时间为 0.0310 秒，略慢于语义相似度搜索（0.0305 秒），证实其时间复杂度与 O(N) 相当。
• 该方法在效率上与标准语义检索相当，同时通过基于图的关联实现更丰富、更互联的知识访问。
• 初步的定性评估表明，AutoKG 通过引入更多样化且语境关联更紧密的信息，提升了 LLM 生成结果的事实相关性与洞察力。
• 该方法避免了模型微调与神经适应，使其在实时更新与跨多样化知识库部署方面具有高度灵活性。
• 作者指出，未来工作需构建更复杂、结构化的数据集，以实现对 AutoKG 与 LLM 集成的严谨定量评估。