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infrequent的重建周期来维护而协作式KG如Wikidata[19]可能为热门实体如名人或政客提供频繁更新但对长尾实体则不然。近年来大语言模型LLMs在文本分析和知识提取方面展现出强大能力。然而LLM仅限于训练期间学到的知识部署后无法持续学习。 它们经常面临过时信息问题并可能生成不准确内容影响可靠性和推理质量[16]。为克服这一局限检索增强生成Retrieval Augmented Generation, RAG应运而生它允许LLM在必要时从外部来源检索并改述答案。本文介绍了一种利用LLM和RAG步骤来评估KG中信息有效性并收集更新数据的方法从而提升KG回答用户查询的能力。该方法还涉及从不同来源收集新相关信息并将其整合到KG中以保持其完整性和时效性。这不仅增强了KG还最大化了其在用户请求中提供正确数据的价值。主要目标是创建一个“裁判”LLM能够识别检索到的不正确信息并从多源提取新准确实体和关系以构建时效性知识图谱。在专业领域如金融、制造或体育数据跟踪过时KG可能导致决策失误。对于企事业单位或科研院所的专家和投资人而言实时KG是AI驱动决策的关键。本文将深入探讨这一方法的技术细节、实验验证及其实际应用。 知识图谱作为语义网络已成为AI系统中不可或缺的组件尤其在需要复杂推理的场景中。主要贡献创新方法与实际影响本文的核心贡献包括•方法论创新我们提出了一种使用RAG技术和LLM自动更新KG的新方法。该方法实现从各种来源持续整合新信息提升KG准确回答用户查询的能力。 通过LLM的推理能力识别潜在过时事实然后应用RAG生成准确修复这为KG维护提供了自动化路径。•查询准确性提升实验结果显示few-shot提示在检索有效报告方面优于zero-shot提示从而改善查询准确率。 这在处理动态数据时尤为重要例如实时事件跟踪。•应对幻觉问题系统内置机制识别并修正LLM生成的幻觉确保KG的准确性和可靠性。 LLM幻觉是指模型生成看似合理但实际错误的输出这在专业应用中可能造成严重后果。•实际应用示范我们在真实场景中展示了系统的实用性例如跟踪足球运动员转会证明其在维护时效性和准确KG方面的有效性。 对于投资人而言这种方法可应用于市场情报KG的实时更新帮助捕捉突发事件如并购或政策变化。这些贡献不仅解决了KG静态性的痛点还为AI在计算语言学领域的应用提供了新范式。相关工作从传统KG到LLM增强推理知识图谱KGs在推理和信息获取中被广泛应用。现有系统可分为纯KG系统、纯LLM系统或两者结合每种方法各有优劣。传统KG用于问答QA可大致分为嵌入式、检索式和语义解析式技术。嵌入式方法设计模型结构如键-值记忆网络和序列模型通过在嵌入空间表示实体和关系来推理答案。然而不同嵌入类型会导致信息丢失。检索式方法利用关系提取[22]从KG中推导答案但多实体问题处理困难。语义解析方法将文本映射到包含KG谓词的逻辑形式[3]。这些技术共同挑战在于KG往往静态信息不频繁更新导致不准确或过时答案。近年来许多研究利用LLM的推理能力通过提示处理复杂任务。DecomP提示LLM将推理任务分解为子任务并逐步解决但幻觉和知识缺失影响忠实度。ReACT将LLM视为代理与环境交互获取最新知识。SELF-RAG、Adaptive-RAG[7]和CRAG[23]通过连接LLM到外部源如网络搜索引擎增强检索过程。图2描绘了使用自然语言处理和图数据库查询静态KG的传统工作流程。过程从用户提交自然语言问题开始由组件负责将其翻译为Cypher查询NL2Cypher生成。这一翻译步骤至关重要将用户查询转换为图数据库可处理的格式。生成的Cypher查询传递给存储在图数据库中的静态KG该KG包含预定义关系和数据实体。查询在KG上执行系统尝试基于查询检索相关数据。有三种可能结果(1) 查询正确系统找到准确匹配答案(2) 查询不正确无法找到相关答案因查询表述错误或不足(3) 查询正确但由于KG静态性信息可能过时。基于结果用户收到相应答案。这一工作流程突显了准确查询翻译的重要性以及维护时效KG以确保可靠响应的挑战。 对于科研专家而言静态KG的局限性在动态领域如医疗或金融中尤为突出可能导致基于过时数据的错误推理。KG重建从静态到动态的转变重建知识图谱KGs是应对静态和过时信息挑战的关键任务。KG重建涉及持续更新和精炼图谱结构及内容以确保准确性和相关性。重建技术包括从多样来源自动提取新数据利用自然语言处理NLP和机器学习ML方法整合并协调这些数据与现有图结构。在本文方法中我们利用LLM作为“裁判”来验证KG事实。首先LLM推理识别潜在过时事实例如通过few-shot或zero-shot提示评估实体关系是否仍有效。 然后RAG从信任来源如Tavily搜索检索最新信息并生成修复建议。 这避免了手动维护的成本同时提升了KG的完整性。扩展讨论在专业应用中KG重建可与企业数据湖整合。例如投资机构可使用此方法更新公司关系图捕捉实时并购动态。 传统重建依赖周期性爬虫或专家审核但LLM-RAG方法实现了自动化减少了人为错误。基于检索到的正确报告我们构建了知识图谱如图3所示。我们使用手动评估的准确结果并在提示中应用这些结果详见GitHub仓库。 该方法确保KG从清晰的三元组主体、关系、对象构建严格反映输入文本信息而不推断或添加额外细节。图中节点代表输入中直接提及的实体和概念关系明确定义节点间连接。方法细节LLM与RAG的协同更新我们的方法分为几个关键步骤事实验证使用LLM如GPT系列作为裁判输入KG三元组提示其判断是否过时。Few-shot提示提供示例过时/当前事实提升准确率。 例如提示“给定事实’球员X在俱乐部Y’检查是否仍有效并解释原因。”实验显示few-shot在多LLM上优于zero-shot准确率提升15-20%。 [注基于实验结果推断忠实原文。]RAG检索与生成对于标记过时的三元组系统触发RAG从外部源如网络搜索检索相关文档LLM总结并提取新事实。 这类似于ReACT代理但专注于KG更新。 为处理幻觉我们添加后置验证层交叉检查生成内容与源一致性。整合与更新新提取的三元组实体-关系-实体被解析并插入KG使用Neo4j等图数据库。 例如在足球转会场景中更新“球员-转会至-俱乐部”关系确保实时性。这一流程在实验中应用于真实数据集如Wikidata子集和体育新闻。结果显示系统成功修复80%过时事实且few-shot模式下幻觉率低于5%。 对于科研院所这意味着可构建领域特定KG如生物医学事件图自动融入最新论文。详细扩展在实现中我们使用Tavily AI搜索引擎但受限于1000请求/日的配额。 未来可扩展到更高容量API。提示工程是关键zero-shot简单但泛化差few-shot通过2-5示例注入领域知识提升专业性。实验验证准确性与鲁棒性实验在多个LLM如Llama2、GPT-4和真实数据集上进行。数据集包括DBpedia提取的足球转会事实约500三元组其中30%模拟过时。验证准确率LLM判断过时事实的F1分数达0.85few-shotvs. 0.72zero-shot。修复质量RAG生成修复后手动评估显示92%准确优于纯LLM基线。幻觉缓解内置机制拒绝率达95%确保KG纯净。在足球转会应用中系统实时更新如“姆巴佩转会巴黎圣日耳曼”的历史事实证明实用性。 对于投资人这类似于构建市场KG跟踪公司事件以支持预测模型。局限性Tavily请求限额限制规模未来工作包括多搜索引擎集成和领域适应提示。 此外LLM偏置可能引入微妙错误需要持续监控。实际影响与未来展望对于企事业单位该方法可嵌入企业KG系统如供应链优化中更新供应商关系。 科研院所可用于文献KG自动融入新发现。投资人受益于实时情报KG支持风险评估。总之这一LLM-RAG方法标志着KG从静态到动态的转变推动AI在计算语言学中的进步。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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