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基于编程语言的知识图谱表示增强大模型推理能力研究，一种提升LLM推理准确率达91.5%的结构化数据方法

news 来源：原创 2025/7/19 16:13:02

基于编程语言的知识图谱表示增强大模型推理能力研究，一种提升LLM推理准确率达91.5%的结构化数据方法

    • 理解
    • 数据分析
    • 全流程
    • 提问
      • 问题：知识的表示方式如何影响模型的推理能力？
      • 问题：为什么编程语言会是一个更好的知识表示选择？
      • 问题：什么是"好的"知识表示方式的关键特征？
      • 问题：为什么自然语言表示知识图谱会导致模型产生幻觉？
      • 问题：编程语言相比自然语言和JSON，在结构上有什么本质区别？
      • 问题：如何理解"结构化表示"和"推理能力"之间的关系？
      • 问题：为什么动态表示比静态表示在某些场景下更有优势？
      • 问题：这种方法对模型训练有什么特殊要求？
      • 问题：是否存在一种"最优"的知识表示方式？

 

论文：Thinking with Knowledge Graphs: Enhancing LLM Reasoning Through Structured Data

理解

Why（背景理由）：
大语言模型虽然强大，但在进行多步推理时容易产生幻觉，就像一个聪明但记性不太好的人，需要给它一个清晰的思路框架。

What（主题）：
用编程语言而不是自然语言来表达知识关系，就像给模型一个严格的操作手册，而不是模糊的口头指令。

How（方法和例子）：

  1. 比如我们要告诉模型"It Goes Like It Goes这首歌的作曲家的配偶是谁"，用Python代码可以清楚地定义每一步：先找作曲家，再找配偶。

  2. 这就像是给模型一个带有明确路标的地图，而不是模糊的"往前走，到一个路口右转"这样的指示。

  3. 我们让模型使用字典这样的数据结构，就像给它一个有序的抽屉，每个关系都放在固定的位置。

  4. 实验证明，这种方法让模型的推理准确率提高到了91.5%，比用自然语言描述提高了很多。

How good（总结）：
这种方法不仅提高了模型的推理准确性，更重要的是提供了一种可靠的知识表达方式，就像给模型配了一副更清晰的眼镜。

 
第一块：问题背景

  • AI模型很聪明但推理容易出错
  • 特别是在需要多步推理的复杂问题上
  • 容易产生虚假信息

第二块：现有方案

  • 方案一：用神经网络处理图（GNN）
GNN 问题：
- 需要把实体转换为向量，信息可能失真
- 训练复杂，需要大量调参
- 每换一个图都要重新训练
  • 方案二：用数据库查询语言（SPARQL）
问题：
- LLM需要先生成SPARQL查询语句
- 推理过程被分成两步：生成查询和执行查询
- 容易在查询生成环节出错
  • 方案三：用自然语言描述关系
问题：
- "David Shire创作了'It Goes Like It Goes'。Didi Conn是David Shire的妻子。"
- 结构信息被打散，容易引入歧义
- 上下文过长时难以准确找到关系

传统方案要么太复杂（GNN），要么不够精确（自然语言），要么间接易错（SPARQL）。

第三块：创新方案

  • 用Python表示知识关系
  • 设计专门的数据结构
  • 实现多步推理函数

第四块：验证效果

  • 在不同数据集上测试
  • 与大模型基准对比
  • 评估推理准确性
Q1：如何让LLM更准确地进行多步推理？
├── Q1.1：为什么现有方案效果不够好？
│   ├── GNN方案：需要复杂调优，难以泛化
│   ├── SPARQL方案：推理过程被割裂
│   └── 自然语言方案：结构信息损失
│
├── Q1.2：如何保持知识的结构化表示？
│   ├── 使用编程语言的数据结构
│   └── 设计专门的知识库类
│
└── Q1.3：如何确保推理过程可控？├── 实现显式的推理函数└── 设计可验证的执行流程

 

数据分析

这篇论文提出了一种新的方法来提升大语言模型的推理能力 - 使用编程语言(Python)来表示知识图谱。研究的主要结果包括：

  1. 基础模型与优化后的比较：
  • Llama-3.1-8B基础模型(零样本提示): 16.3%准确率
  • 使用Python动态表示方法优化后: 67.9%准确率
  • 提升了超过3倍的性能
  1. 不同表示方法的对比(单样本提示)：
  • 自然语言表示: 44.6%准确率
  • JSON格式: 26.1%准确率
  • Python静态表示: 59.9%准确率
  • Python动态表示: 67.9%准确率

主要创新点：

  1. 首次使用编程语言来表示知识图谱并用于大模型训练
  2. 证明了合适的知识表示方法可以显著提升模型推理能力
  3. 较小的模型(8B参数)经过优化后，在某些任务上可以达到甚至超过大模型(70B参数)的表现

研究意义：

  • 表明知识的表示方式对模型性能的影响可能比模型大小更重要
  • 提供了一种成本效益更高的方案 - 通过改进知识表示而不是增加模型规模来提升性能
  • 为减少模型幻觉提供了新思路，通过结构化的编程语言表示来约束模型推理

这种方法之所以有效，主要是因为：

  1. 编程语言提供了更严格和明确的结构
  2. 大语言模型在预训练中已经接触过代码，更容易理解这种表示
  3. Python的数据结构能更好地保留知识图谱的结构信息

 

全流程

知识图谱的编程语言表示 = Python静态表示 + Python动态表示

问题：

  • 大语言模型在复杂推理时容易产生幻觉
  • 需要提升多跳推理的准确性

与现有方法的主要区别：

  • 传统方法：使用自然语言或JSON表示知识图谱
  • 本文方法：使用编程语言表示，利用代码结构增强推理能力

子解法拆解：

在这里插入图片描述

  1. Python静态表示（因为需要简单直接的数据结构）
relationships = {'r1': {'e1': 'e2'},'r2': {'e2': 'e3'}
}

之所以用静态表示，是因为简单的关系可以直接用字典结构表示。

  1. Python动态表示（因为需要处理复杂的推理逻辑）

在这里插入图片描述

class KnowledgeBase:def infer(self, entity, *relations):# 动态推理逻辑

之所以用动态表示，是因为复杂推理需要灵活的类结构和方法。
在这里插入图片描述
发现的规律：

  • 所有多跳推理都遵循相同的模式：沿着关系链往前走
  • 可以用一个统一的函数来处理任意长度的推理链
  • 显著减少了代码复杂度

提问

问题：知识的表示方式如何影响模型的推理能力？

答案：根据论文研究，知识的表示方式直接影响模型的推理准确性和可靠性。

实验表明，不同的表示方式(自然语言、JSON、Python)会导致不同的推理性能。

例如，使用Python表示的知识图谱在Dataset 1上的两跳推理准确率达到91.5%，而自然语言表示只有87.4%。

问题：为什么编程语言会是一个更好的知识表示选择？

答案：编程语言是更好的选择主要有三个原因：

  1. 编程语言本身就是预训练数据的一部分，模型已经理解其语法和语义；

  2. 编程语言提供了严格的结构化表示，可以准确编码实体关系；

  3. 编程语言允许通过定义数据结构和函数来控制推理过程。

问题：什么是"好的"知识表示方式的关键特征？

答案：根据论文，好的知识表示方式应该：

  1. 保持结构信息的完整性；

  2. 能够无歧义地表达实体间的关系；

  3. 易于模型理解和处理；

  4. 支持复杂推理过程；

  5. 具有可扩展性以处理更复杂的关系。

问题：为什么自然语言表示知识图谱会导致模型产生幻觉？

答案：自然语言表示容易引入歧义，缺乏严格的结构约束。

当描述复杂关系时，自然语言的模糊性可能导致模型产生不准确的推理或填补信息空缺，从而产生幻觉。

问题：编程语言相比自然语言和JSON，在结构上有什么本质区别？

答案：编程语言提供了更丰富的数据结构和控制流程。

它不仅可以存储数据(如JSON)，还可以定义实体类、关系类，并通过函数实现推理逻辑。

这种结构化程度更高，也更容易控制推理过程。

问题：如何理解"结构化表示"和"推理能力"之间的关系？

答案：结构化表示为推理提供了清晰的路径和约束。

通过明确的数据结构和推理步骤，模型可以更准确地追踪关系链，减少错误推理的可能性。

实验显示，更结构化的表示(如Python)能带来更好的推理性能。

问题：为什么动态表示比静态表示在某些场景下更有优势？

答案：动态表示(如Python类)更灵活，可以根据需要添加新的实体和关系，支持属性的动态添加和复杂的推理规则。

这对于处理复杂的知识图谱子图和多跳推理特别有用。

问题：这种方法对模型训练有什么特殊要求？

答案：论文采用了LoRA进行参数高效微调，只需要一轮训练。

模型需要理解编程语言语法，但由于这些已经包含在预训练数据中，因此不需要额外的特殊训练。

问题：是否存在一种"最优"的知识表示方式？

答案：论文表明不存在单一的"最优"表示方式。

不同场景可能需要不同的表示方式。

Python表示在实验中总体表现最好，但对于简单的关系，自然语言表示也可能足够。

选择取决于具体任务的复杂度和要求。

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编程日记 2025/7/16 15:29:07

异步请求在TypeScript网络爬虫中的应用

异步请求的重要性 异步请求是现代网络应用中不可或缺的一部分&#xff0c;特别是在网络爬虫领域。它允许爬虫在等待网络响应的同时继续执行其他任务&#xff0c;从而提高效率和性能。在JavaScript和TypeScript中&#xff0c;异步请求可以通过多种方式实现&#xff0c;包括回调…...

编程日记 2025/7/15 7:52:12

智能商业分析 Quick BI

Quick BI 是阿里云提供的一款智能商业分析&#xff08;BI&#xff09;工具&#xff0c;旨在帮助企业快速获取业务洞察、优化决策过程、提升数据分析效率。通过强大的数据可视化和分析功能&#xff0c;Quick BI 能够帮助用户轻松连接多种数据源、创建多维度的报表和仪表盘&#…...

编程日记 2025/7/19 5:36:11

[算法] [leetcode-75] 颜色分类

75 颜色分类 给定一个包含红色、白色和蓝色、共 n 个元素的数组 nums &#xff0c;原地 对它们进行排序&#xff0c;使得相同颜色的元素相邻&#xff0c;并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。 必须在不使用库内置的 sort 函…...

编程日记 2025/7/15 0:08:26

抖音短视频矩阵系统源码开发技术解析

开发概览&#xff1a; 抖音短视频矩阵系统的构建基于一系列现代技术栈&#xff0c;主要包括VUE, Spring Boot和Django。本文档旨在为开发者提供关于短视频矩阵系统源代码的开发与部署指南。 技术框架分析&#xff1a; 前端技术选型&#xff1a; 对于前端界面的构建&#xf…...

编程日记 2025/7/18 11:47:27