インサイト - Natural Language Processing - # Retrieval-Augmented Generation

圖形檢索增強生成：一種增強大型語言模型在圖形數據上推理能力的新方法

Q: GRAG 如何應用於其他需要圖形理解的自然語言處理任務，例如關係提取或事件抽取？

GRAG 的核心思想是利用圖結構來增強 LLM 對文本信息的理解和推理能力，這種思想可以應用於許多需要圖形理解的自然語言處理任務，例如： 關係提取： 構建文本圖： 將句子或文檔中的實體作為節點，利用依存句法分析或其他方法識別實體之間的關係，並將其作為邊。 子圖檢索： 根據查詢的關係類型，檢索相關的子圖。例如，查詢“哪些公司被蘋果公司收購？”，可以檢索以“蘋果公司”為中心的子圖，並重點關注“收購”關係的邊。 關係預測： 利用 LLM 和檢索到的子圖信息，預測實體之間的關係。可以將子圖的文本描述和圖結構信息作為 LLM 的輸入，例如使用 GRAG 中的文本視圖和圖視圖方法。 事件抽取： 構建事件圖： 將事件的觸發詞作為節點，利用語義角色標注或其他方法識別事件的參與者和事件之間的關係，並將其作為邊。 子圖檢索： 根據查詢的事件類型，檢索相關的子圖。例如，查詢“哪些公司參與了併購？”，可以檢索包含“併購”事件的子圖。 事件抽取： 利用 LLM 和檢索到的子圖信息，抽取事件的觸發詞、參與者和事件關係。可以將子圖的文本描述和圖結構信息作為 LLM 的輸入，例如使用 GRAG 中的文本視圖和圖視圖方法。 總之，GRAG 可以通過構建文本圖、子圖檢索和增強 LLM 的輸入等步驟，應用於關係提取、事件抽取等需要圖形理解的自然語言處理任務。

Q: 如果將 GRAG 與其他圖形增強技術（例如圖注意力網絡）相結合，性能會如何？

將 GRAG 與其他圖形增強技術（例如圖注意力網絡）相結合，可以進一步提升 LLM 在圖形推理任務上的性能。 圖注意力網絡 (GAT) 可以增強 GRAG 的子圖編碼能力。 GRAG 使用 GNN 對子圖進行編碼，而 GAT 作為一種更强大的 GNN 變體，可以更好地捕捉節點之間的關係，從而生成更豐富的子圖表示。 結合 GRAG 和 GAT 可以實現更精準的子圖檢索。 GAT 可以學習更精確的節點和子圖表示，從而提高子圖與查詢之間的匹配程度，進一步提升 GRAG 的檢索效率。 結合 GRAG 和 GAT 可以增強 LLM 對圖結構的理解。 GAT 可以將圖結構信息編碼到節點表示中，而 GRAG 可以將這些信息傳遞給 LLM，從而使 LLM 更全面地理解圖結構和文本信息之間的關係。 例如，可以將 GAT 整合到 GRAG 的框架中，使用 GAT 代替 GRAG 中的 GNN 對子圖進行編碼，並將 GAT 生成的節點表示用於子圖檢索和 LLM 的輸入。 總之，結合 GRAG 和 GAT 可以充分利用圖結構信息，進一步提升 LLM 在圖形推理任務上的性能。

Q: 如何設計一種評估指標來更全面地衡量 LLM 在圖形推理任務中的性能，而不僅僅關注準確性？

除了準確性之外，還可以考慮以下幾個方面來設計更全面的評估指標，衡量 LLM 在圖形推理任務中的性能： 推理深度： 可以設計指標來衡量 LLM 在圖中進行多跳推理的能力，例如，可以根據問題所需的推理跳數來設置不同的難度級別，並評估 LLM 在不同難度級別上的表現。 可解釋性： 可以評估 LLM 生成答案的可解釋性，例如，可以要求 LLM 在生成答案的同時，提供推理路徑或支持證據，並評估這些信息的準確性和完整性。 魯棒性： 可以評估 LLM 在面對噪聲或缺失信息時的魯棒性，例如，可以向圖中添加噪聲邊或刪除部分節點信息，並評估 LLM 在這種情況下的表現。 效率： 可以評估 LLM 在圖形推理任務上的效率，例如，可以測量 LLM 生成答案所需的時間和計算資源。 以下是一些具體的評估指標： 平均推理路徑長度 (Average Reasoning Path Length)： 衡量 LLM 生成答案所需的平均推理跳數，可以反映 LLM 的推理深度。 支持證據召回率 (Supporting Evidence Recall)： 衡量 LLM 提供的支持證據的完整性，可以反映 LLM 生成答案的可解釋性。 噪聲邊影響 (Noisy Edge Impact)： 衡量添加噪聲邊後 LLM 性能的下降程度，可以反映 LLM 的魯棒性。 推理時間 (Reasoning Time)： 衡量 LLM 生成答案所需的時間，可以反映 LLM 的效率。 通過綜合考慮以上指標，可以更全面地評估 LLM 在圖形推理任務中的性能，而不僅僅關注準確性。

核心概念

本文提出了一種名為圖形檢索增強生成 (GRAG) 的新方法，旨在解決傳統 RAG 方法在處理基於圖的上下文方面的局限性，通過檢索與查詢相關的文本子圖來增強大型語言模型 (LLM) 的生成能力。

要約

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arxiv.org

論文資訊
標題： GRAG: 圖形檢索增強生成
作者： Yuntong Hu, Zhihan Lei, Zheng Zhang, Bo Pan, Chen Ling, Liang Zhao
單位： 美國亞特蘭大埃默里大學計算機科學系
發表日期： 2024 年 10 月 21 日
研究目標
本研究旨在解決傳統檢索增強生成 (RAG) 方法在處理基於圖的上下文方面的局限性，提出了一種名為圖形檢索增強生成 (GRAG) 的新方法，以增強大型語言模型 (LLM) 在圖形數據上的推理能力。
方法
GRAG 通過以下步驟實現其目標：

文本子圖檢索： 提出了一種分而治之的策略，利用 K 跳躍自我圖和軟剪枝來近似最佳文本子圖，從而有效地檢索與查詢相關的文本子圖。
文本圖增強生成：  為 LLM 提供了兩種互補的文本圖視圖：圖形視圖和文本視圖。圖形視圖使用圖神經網絡 (GNN) 對圖形的拓撲信息進行編碼，而文本視圖將檢索到的文本子圖轉換為分層文本描述。

主要發現

GRAG 在需要對文本圖進行詳細的多跳推理的情況下，顯著優於 LLM 基線和基於 RAG 的 LLM。
使用 GRAG 增強的凍結 LLM 可以以降低的訓練成本優於微調的 LLM。
軟剪枝對於提高圖形標記的質量和避免不相關實體的負面影響至關重要。
節點和邊緣文本屬性對於有效生成至關重要。
結論
GRAG 為增強 LLM 在圖形數據上的推理能力提供了一種有效且高效的方法。它解決了傳統 RAG 方法的局限性，並為 LLM 在各種圖形相關任務中的應用開闢了新的可能性。
意義
本研究對於推進基於圖的自然語言處理任務具有重要意義，例如問答、對話系統和文本摘要。
局限性和未來研究

未來的工作可以探索更複雜的圖形編碼器，以更好地捕捉文本圖中的複雜關係。
研究 GRAG 在其他圖形相關任務上的應用將是有價值的。

統計

GRAG 的輸出在圖表中引用了 79% 的有效實體，而 MiniLM-L12-v2 和 G-Retriever 分別引用了 62% 和 71% 的有效實體。
在沒有檢索技術的情況下，較大的 LLM 在這些任務中未能產生優異的性能。例如，llama2-7b-chat-hf 模型在 ExplaGraphs 數據集的常識推理任務中達到了 33.94% 的準確率，略微優於 llama2-13b-chat-hf 模型，後者記錄的準確率為 33.57%。
在 WebQSP 數據集上觀察到類似的趨勢，其中 13B 模型的 Hit@1 分數為 0.4112，略低於 7B 模型實現的 0.4148。

抽出されたキーインサイト

GRAG: Graph Retrieval-Augmented Generation

by Yuntong Hu, ... 場所 arxiv.org 10-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.16506.pdf

GRAG: Graph Retrieval-Augmented Generation

深掘り質問

GRAG 如何應用於其他需要圖形理解的自然語言處理任務，例如關係提取或事件抽取？

GRAG 的核心思想是利用圖結構來增強 LLM 對文本信息的理解和推理能力，這種思想可以應用於許多需要圖形理解的自然語言處理任務，例如：
關係提取：

構建文本圖： 將句子或文檔中的實體作為節點，利用依存句法分析或其他方法識別實體之間的關係，並將其作為邊。
子圖檢索：  根據查詢的關係類型，檢索相關的子圖。例如，查詢“哪些公司被蘋果公司收購？”，可以檢索以“蘋果公司”為中心的子圖，並重點關注“收購”關係的邊。
關係預測： 利用 LLM 和檢索到的子圖信息，預測實體之間的關係。可以將子圖的文本描述和圖結構信息作為 LLM 的輸入，例如使用 GRAG 中的文本視圖和圖視圖方法。
事件抽取：

構建事件圖： 將事件的觸發詞作為節點，利用語義角色標注或其他方法識別事件的參與者和事件之間的關係，並將其作為邊。
子圖檢索： 根據查詢的事件類型，檢索相關的子圖。例如，查詢“哪些公司參與了併購？”，可以檢索包含“併購”事件的子圖。
事件抽取： 利用 LLM 和檢索到的子圖信息，抽取事件的觸發詞、參與者和事件關係。可以將子圖的文本描述和圖結構信息作為 LLM 的輸入，例如使用 GRAG 中的文本視圖和圖視圖方法。
總之，GRAG 可以通過構建文本圖、子圖檢索和增強 LLM 的輸入等步驟，應用於關係提取、事件抽取等需要圖形理解的自然語言處理任務。

如果將 GRAG 與其他圖形增強技術（例如圖注意力網絡）相結合，性能會如何？

將 GRAG 與其他圖形增強技術（例如圖注意力網絡）相結合，可以進一步提升 LLM 在圖形推理任務上的性能。

圖注意力網絡 (GAT) 可以增強 GRAG 的子圖編碼能力。 GRAG 使用 GNN 對子圖進行編碼，而 GAT 作為一種更强大的 GNN 變體，可以更好地捕捉節點之間的關係，從而生成更豐富的子圖表示。
結合 GRAG 和 GAT 可以實現更精準的子圖檢索。 GAT 可以學習更精確的節點和子圖表示，從而提高子圖與查詢之間的匹配程度，進一步提升 GRAG 的檢索效率。
結合 GRAG 和 GAT 可以增強 LLM 對圖結構的理解。 GAT 可以將圖結構信息編碼到節點表示中，而 GRAG 可以將這些信息傳遞給 LLM，從而使 LLM 更全面地理解圖結構和文本信息之間的關係。
例如，可以將 GAT 整合到 GRAG 的框架中，使用 GAT 代替 GRAG 中的 GNN 對子圖進行編碼，並將 GAT 生成的節點表示用於子圖檢索和 LLM 的輸入。
總之，結合 GRAG 和 GAT 可以充分利用圖結構信息，進一步提升 LLM 在圖形推理任務上的性能。

如何設計一種評估指標來更全面地衡量 LLM 在圖形推理任務中的性能，而不僅僅關注準確性？

除了準確性之外，還可以考慮以下幾個方面來設計更全面的評估指標，衡量 LLM 在圖形推理任務中的性能：

推理深度：  可以設計指標來衡量 LLM 在圖中進行多跳推理的能力，例如，可以根據問題所需的推理跳數來設置不同的難度級別，並評估 LLM 在不同難度級別上的表現。
可解釋性： 可以評估 LLM 生成答案的可解釋性，例如，可以要求 LLM 在生成答案的同時，提供推理路徑或支持證據，並評估這些信息的準確性和完整性。
魯棒性： 可以評估 LLM 在面對噪聲或缺失信息時的魯棒性，例如，可以向圖中添加噪聲邊或刪除部分節點信息，並評估 LLM 在這種情況下的表現。
效率： 可以評估 LLM 在圖形推理任務上的效率，例如，可以測量 LLM 生成答案所需的時間和計算資源。
以下是一些具體的評估指標：

平均推理路徑長度 (Average Reasoning Path Length)：  衡量 LLM 生成答案所需的平均推理跳數，可以反映 LLM 的推理深度。
支持證據召回率 (Supporting Evidence Recall)： 衡量 LLM 提供的支持證據的完整性，可以反映 LLM 生成答案的可解釋性。
噪聲邊影響 (Noisy Edge Impact)： 衡量添加噪聲邊後 LLM 性能的下降程度，可以反映 LLM 的魯棒性。
推理時間 (Reasoning Time)： 衡量 LLM 生成答案所需的時間，可以反映 LLM 的效率。
通過綜合考慮以上指標，可以更全面地評估 LLM 在圖形推理任務中的性能，而不僅僅關注準確性。