[论文解读] Enhancing Supply Chain Visibility with Knowledge Graphs and Large Language Models

Sara AlMahri, Liming Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 5, 2024

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一句话总结

本文提出了一种零样本、基于大语言模型（LLM）的框架，通过从公开网络来源构建供应链知识图谱，实现无需直接信息共享即可增强供应链可见性。通过利用零样本提示工程进行命名实体识别与关系抽取，该方法成功映射了多级供应商网络——以电动汽车电池矿物为例——准确率较高，揭示了超越二级供应商的隐藏依赖关系及替代采购选项。

ABSTRACT

In today's globalized economy, comprehensive supply chain visibility is crucial for effective risk management. Achieving visibility remains a significant challenge due to limited information sharing among supply chain partners. This paper presents a novel framework leveraging Knowledge Graphs (KGs) and Large Language Models (LLMs) to enhance supply chain visibility without relying on direct stakeholder information sharing. Our zero-shot, LLM-driven approach automates the extraction of supply chain information from diverse public sources and constructs KGs to capture complex interdependencies between supply chain entities. We employ zero-shot prompting for Named Entity Recognition (NER) and Relation Extraction (RE) tasks, eliminating the need for extensive domain-specific training. We validate the framework with a case study on electric vehicle supply chains, focusing on tracking critical minerals for battery manufacturing. Results show significant improvements in supply chain mapping, extending visibility beyond tier-2 suppliers. The framework reveals critical dependencies and alternative sourcing options, enhancing risk management and strategic planning. With high accuracy in NER and RE tasks, it provides an effective tool for understanding complex, multi-tiered supply networks. This research offers a scalable, flexible method for constructing domain-specific supply chain KGs, addressing longstanding challenges in visibility and paving the way for advancements in digital supply chain surveillance.

研究动机与目标

• 解决由于合作伙伴之间信息共享受限而导致的供应链可见性不足这一长期挑战。
• 克服传统可见性方法依赖直接协作或专有数据共享的局限性。
• 开发一种可扩展、自动化的框架，从公开的非结构化来源提取并结构化供应链信息。
• 实现对复杂多级供应链网络的端到端映射，尤其针对电动汽车电池等关键材料。
• 通过揭示隐藏依赖关系和替代采购选项，支持改进的风险管理与战略决策制定。

提出的方法

• 在大语言模型（LLMs）中使用零样本提示工程进行命名实体识别（NER）与关系抽取（RE），从非结构化文本中识别供应商、材料及其关系。
• 通过从维基百科、新闻和报告等多样化公开来源提取结构化三元组（主语，关系，宾语），构建领域特定的知识图谱（KGs）。
• 利用 LLM 推断实体间关系，无需在领域特定数据集上进行微调，从而实现零样本泛化。
• 整合并归一化来自多个来源的实体，构建统一的、多级的供应链网络表示。
• 应用提示工程引导 LLM 识别跨层级的复杂依赖关系，如物料流动与供应商-客户链条。
• 通过聚焦于电动汽车供应链中电池生产关键矿物的案例研究，验证知识图谱的有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 LLM 是否能在不进行微调或领域特定训练的情况下，有效从非结构化公共文本中提取供应链实体与关系？
• RQ2 零样本 LLM 驱动的方法在多大程度上能将供应链可见性扩展至一级和二级供应商之外？
• RQ3 此类框架在复杂供应链中识别关键依赖关系与关键材料替代采购选项的准确性如何？
• RQ4 使用公开可用数据源对最终知识图谱的完整性和可靠性有何影响？
• RQ5 通过 LLM 构建的知识图谱如何支持供应链网络中的战略风险管理与决策制定？

主要发现

• 零样本 LLM 方法在命名实体识别与关系抽取任务中均实现了高准确率，能够可靠地从非结构化公共文本中提取信息。
• 该框架成功映射了延伸至二级供应商之外的供应链网络，揭示了电动汽车电池材料流动中此前未知的相互依赖关系。
• 所构建的知识图谱识别出对锂和钴等关键矿物存在特定供应商的关键依赖，支持主动风险评估。
• 发现了替代采购选项，为供应链韧性与多样化规划提供了战略洞见。
• 该框架在不同供应链领域展现出可扩展性与适应性，具有在制药、半导体和消费品等领域的应用潜力。
• 知识图谱为决策者提供了可操作的洞察，增强了透明度，并支持伦理与可持续采购策略。