提升油气行业大模型RAG性能的关键技术_采用实体识别关系抽取及语义对齐技术,实现油气田风险隐患的自动分类分级与判标-优快云博客

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摘要： 针对传统RAG 在关联分析、信息整合与逻辑推理能力等方面存在的局限性，以知识图谱与RAG为研究对象，分析国内外研究进展与应用案例。ChatLaw 引入领域专家精准定义法律实体、关系与案例，通过高质量知识图谱提升法律咨询的准确性。GraphRAG 采用知识图谱表示非结构文本中实体与关系，通过层次聚类、摘要生成等技术提升RAG 在大规模数据集上全局搜索能力。HippoRAG 在查询阶段利用知识图谱进行概念扩展和检索，提升RAG 知识整合与多跳推理能力。归纳RAG 与知识图谱融合方法，在数据分块、数据存储、查询优化、检索召回、重排、提示词构建、答案生成等阶段引入知识图谱，可以提升RAG 准确率、关联分析能力、推理能力与可解释性。基于Lucene、LangChain 等开源框架设计全文检索、向量检索、图谱检索3 套方案，将其应用于油气知识问答场景，验证知识图谱对增强RAG 的有效性。

关键词： 大语言模型；检索增强生成；知识图谱；向量数据库；图数据库

大语言模型（Large Language Model，LLM）从海量训练数据中学习世界知识，并将其存储到模型参数中，具有强大的自然语言理解能力与文本生成能力。然而，纯参数化的LLM 在准确性、答案透明度、数据可控性、知识更新速度等方面仍面临诸多挑战。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）将非参数化知识库与参数化语言模型相集成，为LLM 提供可动态更新的外部知识源信息，增强其文本生成能力。RAG 在一定程度上缓解了大模型“幻觉”、知识“时效性”、数据隐私等问题，受到了学术界和工业界的广泛关注，成为当前大模型应用落地最普遍、最有效的模式。

RAG 技术发展主要包括Naive RAG、AdvancedRAG、Modular RAG 3 个阶段。Naive RAG 是最早的研究范式，包括索引、检索和生成3 个步骤。Advanced RAG 对Naive RAG 进行改进，在检索阶段使用滑动窗口、细粒度分割、元数据等优化策略提高检索效率，在生成阶段使用信息压缩、重排序等方法提升生成质量。Modular RAG 改变了Naive RAG 固有的检索与生成流程，采用模块化方法对RAG 流程进行设计和编排，具有更强的灵活性与多样性，已经成为RAG 领域的主流。无论RAG 范式如何演变，对外部知识的存储、索引与检索始终是RAG 的重要组成部分。

在大模型时代，向量是数据的主要表现形式，例如文本向量、图像向量、语音向量等。传统数据库采用文本匹配、TF-IDF、BM25 等算法实现搜索功能，无法对大规模、高维度、多模态的向量数据进行高效存储和检索。为此，向量数据库应运而生，成为RAG 系统中非参数化知识存储与检索的首选方案。当处理用户请求时，RAG 系统首先从向量数据库中检索与用户问题高度相关的数据片段，然后将这些附加上下文填充到提示模板中以增强大模型输入，最后经由LLM 生成符合事实性的回答。但是，向量检索具有模糊性，仅仅通过语义相似性搜索很难捕获数据之间的复杂关系与属性，在知识密集型行业应用效果并不理想。知识图谱（Knowledge Graph，KG）是一种基于图的数据结构，采用实体、属性和关系对领域知识进行建模，能够进行精准匹配与多步推理，是实现知识共享、融合和挖掘的重要手段。因此，利用知识图谱提升RAG 性能已经成为很多科研机构的研究热点，为知识图谱与大模型的融合提供了可参考的集成方案。

本文以知识图谱与RAG 为研究对象，分析国内外相关研究成果与应用案例，给出了知识图谱在RAG 不同阶段的应用方案。最后以油气领域知识问答为例，验证知识图谱对提升RAG 性能的有效性。

1　知识图谱与RAG 技术概述

数据、算法和算力是人工智能技术的关键要素，数据即是基础性资源，也是战略性资源。中国石油天然气集团有限公司（简称中国石油）经过数十年的勘探开发，积累了海量的业务数据与成果报告。在这些数据资源中，80% 以上为非结构化数据，质量参差不齐、处理难度大、隐藏在数据中的信息与知识尚未得到有效挖掘和利用，数据利用率低、知识共享程度低。虽然部分企业建立了知识库系统，提供文档查询和全文检索功能，但是无法将分散在各个文档中的知识点进行关联与整合，智能化程度低。

知识图谱构建包括本体建模、知识映射、文档解析、知识抽取、知识融合、图数据库存储等步骤，为语义检索、智能问答、方案推荐等应用场景提供支持。图1 给出了基于知识图谱的问答流程，当接收到用户问题时，首先对问题进行解析，提取出实体和关系，然后从图数据库中召回子图，通过计算子图与问题相关性，获取问题答案。

图1　基于知识图谱的问答流程

知识图谱一般面向特定领域，通用性和泛化能力弱，当用户问题表述不清或者超出知识库范围时，容易出现无法回答现象。大语言模型通过大规模的预训练和微调，从海量语料库中学习丰富的语义知识和语言表达能力，与用户实现自由对话（图2）。

图2　基于大模型的问答流程

训练数据质量差、错误信息、过时信息、偏见，以及推理过程的不确定性等问题都可能导致大模型产生“幻觉”，输出错误答案。RAG 技术是一种结合检索和生成的知识增强方案，利用外部知识库辅助大模型生成过程，确保生成内容的准确性和鲁棒性（图3）。

图3　基于RAG 的问答流程

2　知识图谱增强RAG 案例分析

石油工业是多学科交叉的知识密集型行业，对RAG 系统性能的要求相对较高。传统RAG 技术虽然可以实现对大规模非结构化数据的高效存储与检索，但是在精准预测、关联分析、信息整合、逻辑推理方面无法满足油气行业需求。为此以知识图谱提升RAG性能为研究对象，调研国内外相关案例，分析其技术方案，为油气行业大模型应用提供参考。

2.1　提升准确率

法律领域问题通常涉及法律的解释和适用，大模型必须正确理解法律规范，才能为用户提供正确的法律引导，否则可能对当事人的人身财产权益造成重大影响。法律语言的复杂性、法律条规的严谨性、条款之间的细微差别，以及立法的动态变化都为法律大模型的落地应用带来挑战。ChatLaw是由北京大学团队发布的开源法律大模型，通过结合法律领域特定的数据集和外部知识库，提高法律咨询服务的准确性和效率。ChatLaw 技术架构包括法律数据集与知识图谱构建、MoE （Mixture of Experts）大模型构建、多智能体协作框架3 个部分（图4）。

图4　ChatLaw 技术架构

首先使用自动化工具对收集的多源数据（法律法规、司法解释、法律新闻、法律论坛、法律咨询等）进行去重和降噪，并安排法律专业的学生对案件进行分类，引入领域专家精准定义问题关系与节点关系，从而产生面向特定场景的知识图谱和智能代理任务数据集。

然后基于InternLM 架构建立了MoE 大模型，能够根据输入特征的差异性动态选择合适的专家模型，将每个专家模型的输出结果加权融合后作为最终结果，提升大模型在各个细分领域的专业能力。

最后建立多智能体协作框架，包括法律助手、法律研究员、资深律师和法律编辑4 类代理。法律助手与用户进行交互，从用户查询中提取关键信息，并与知识图谱进行链接，分析缺失信息，提示用户提供完整信息。法律研究员从交互信息中提取出法律实体、关系和重要案例，从知识库中检索相关案例与条文。资深律师对检索结果进行案例学习，经过相关性评估后输出综合分析结果。法律编辑根据分析结果选择答案模板，并将填充后生成的咨询文件反馈给用户。

2.2　提升关联分析能力

针对传统RAG 中数据分块导致的信息断裂与关联丢失问题，LinkedIn 研究团队提出了一种融合知识图谱与RAG 的客服自动问答架构（图5）。首先使用知识图谱对工单数据进行结构化表示，每个工单被解析为一棵树状图，不同层级的节点分别对应问题的标题、描述、复现步骤等内容，通过挖掘不同工单之间的关系形成语义连通图。然后利用BERT、E5 等预训练模型将知识图谱中的节点映射为高维语义向量，并存储到向量数据库中。在检索问答过程中，通过实体识别和意图检测，从知识图谱中提取相关信息后反馈给大模型生成答案。

图5　融合知识图谱与RAG 的客服自动问答架构

2.3　提升全局总结能力

传统RAG 在处理大规模外部数据源时，过度依赖局部文本片段检索，无法捕捉到整个数据集信息，为此微软研究院提出了一种基于全局摘要的GraphRAG方法（图6）。首先从源文档派生出实体知识图谱，然后采用图机器学习等技术将图谱聚类成不同粒度级别的实体社区，并为每个社区创建摘要。当接收到问题后，GraphRAG通过社区摘要生成部分答案，将这些答案汇总后作为最终答案反馈给用户。作者设计了相关实验，从准确性、多样性、全面性、直接性等方面评估GraphRAG在全局理解任务上的有效性。结果显示，相较于Naive RAG基线，GraphRAG实现了在复杂问答任务上的可扩展性，回答问题的全面性和多样性都有显著提升，同时节省了大量上下文信息，提高了查询性能。

图6　GraphRAG 预处理流水线

2.4　提升推理能力与可解释性

为了提高大型语言模型的准确性和可解释性，北京大学计算机学院提出了一种基于知识图谱的RAG 方法HyKGE （图7），包括假设输出、实体识别、知识图谱检索、重排、生成等模块。假设输出模块利用LLM 零样本能力获得探索性和假设性输出（Hypothesis Output，HO），补偿用户查询的不完整性，实体识别模块利用知识图谱中的推理链。HO片段粒度感知重排模块以更细粒度重新排列和整合检索到的知识，通过分而治之的思想增强用户查询与外部知识推理路径之间的对齐。生成模块将用户查询作为问题、推理链作为上下文输入到大模型中生成最终答案。HyKGE 利用结构化知识图谱对用户查询进行验证和修正，不仅显著提升回答的精确度，而且减少模型在处理复杂医疗问题时的不确定性。

图7　HyKGE 架构图

俄亥俄州立大学和斯坦福大学的研究人员设计了新型检索增强模型HippoRAG，以提升RAG 的知识整合与多跳推理能力（图8）。HippoRAG 使用大语言模型处理信息，知识图谱充当“记忆索引”，通过检索模型连接语言模型和知识图谱，并引入“节点特异性”概念，权衡概念重要性。当模型接收到一个新的查询时，首先从查询中提取关键概念，然后在知识图谱上应用个性化PageRank 算法进行概念扩展和检索，模拟联想记忆能力。最后模型根据节点的重要性对passage 进行排序和检索。

图8　HippoRAG 技术路线

3　知识图谱与RAG 结合方案探讨

综上所述，在RAG 的不同阶段都可以引入知识图谱增强系统性能，具体表现如下。

（1）数据分块阶段：数据分块较大会引入无关信息和冗余信息，影响准确率；数据分块较小容易导致信息断裂、关联丢失。在数据分块过程中，使用知识图谱将实体相关度较高的段落放到一个片段中，以获取合适的切片粒度；或者使用知识图谱存储文档布局信息，快速获取与查询相关片段。

（2）知识存储阶段：向量数据库通过高维向量处理非结构化数据，很难捕获不同数据类型之间的复杂关系和属性。图数据库以结构化方式表示和存储异构和互连的信息，能够进行复杂推理。将两者结合，可以提升现有RAG 系统的推理能力。

（3）查询优化阶段：使用知识图谱对用户查询进行扩展和改写，提高检索结果的相关性与质量。

（4）检索召回阶段：集成图谱检索、全文检索、向量检索等技术构建混合检索器，以适应不同的查询需求，在保证搜索效率的同时，提高搜索的准确性和全面性。

（5）重新排序阶段：根据知识图谱中实体重要性对检索结果进行排序，提升候选段落中包含最优答案概率。

（6）提示词工程阶段：从知识图谱中获取背景知识和推理链作为上下文，添加到提示模板中，提升RAG 系统的推理能力。

（7）答案生成阶段：用知识图谱对答案进行知识修正和知识溯源，提升答案的可靠性与可解释性。

4　基于知识图谱与向量数据库的RAG对比实验

随着RAG 技术的快速发展， LangChain、LlamaIndex 等开源框架中也集成了知识图谱、图数据库等组件与接口，方便企业快速实施RAG 项目。笔者选择油气领域知识问答场景进行实验，并基于Lucene、LangChain 设计了3 套方案，对比分析全文检索、向量搜索、图谱搜索的应用效果。

4.1　实验准备

在LangChain 框架中，使用ChatGLM2-6b-chat 作为问答大模型，使用M3E 模型来生成嵌入，使用Faiss 向量数据库来储存知识库信息。

实验中使用的知识图谱系统为自主研发，具有百万节点的油气领域知识图谱数据，且有针对油气勘探领域的实体识别、关系抽取、知识融合和知识推理算法，相对有较好的数据基础和技术支持能力。该知识图谱存储于图数据库中，在智能问答实验中，采用如下提示模板（图9）。

图9 提示模板

4.2　实验方案

（1）基于Lucene 的检索问答方案。

图10 给出了基于Lucene 的检索问答流程（Lucene-QA），主要包括索引构建和检索匹配两个步骤。

图10　基于Lucene 检索的问答流程

①索引库构建。对非结构化文档进行解析，提取文本内容，经过特殊符号处理、停用词过滤、大小写字母转换等数据清洗流程后，结合领域词典与专业术语进行分词，构建倒排索引表，写入索引库。

②检索匹配。对用户问题进行语法分析和分词处理，获取检索词，并结合本体库进行语义扩展，以提高查全率；在索引库中进行搜索，获取相关文档列表，根据文档与查询的相关性，对检索结果进行排序，将满足阈值要求的k 个文档作为查询结果反馈给用户。

（2）基于知识图谱的RAG 方案。

图11 给出了基于知识图谱的RAG 方案（KGRAG），以问题“管道检测技术是什么？”为例，问答流程如下：

①用户提出问题；②经过实体抽取算法，抽取出实体，在此问题中，实体为“管道检测技术”；③使用实体“管道检测技术”检索存放在图数据库中的知识图谱；④获得与被检索实体“管道检测技术”相关的子表信息；⑤将子表信息数据转化为结构化的JSON 格式；⑥作为上下文加入提示词向语言大模型提问并得出答案“管道检测技术是……”。

图11　基于知识图谱的RAG 系统问答流程

（3）基于向量数据库的RAG 方案。

图12 给出了基于向量数据库的RAG 方案（Vector-RAG），主要包括向量数据库构建与用户查询两个阶段。

图12　利用向量数据库的RAG 系统问答流程

向量数据库构建包括以下步骤：

①将本地的油气领域知识文件进行文本切分生成文本块；②使用向量化模型生成文本块的内嵌；③构建向量数据库的索引并将文本块内嵌至向量数据库。

以问题“管道检测技术是什么？”为例，用户查询流程如下：

①使用向量化模型将用户问题转化为内嵌；②在向量数据库中查询与用户问题相关的文本块；③将相关文本块加入提示词向大模型提问并得出答案“管道检测技术是……”。

4.3　实例分析

基于上述方案，设计了多个油气领域内的专业问题，并对问答结果进行分析，部分实例如表1 所示。

表1　KG RAG 与Vector RAG 问答实例对比分析

4.4　实验结论

通过实验对比，可以得出：

（1）基于Lucene 的检索问答主要根据关键词匹配获取相关文档，用户需要对检索结果进行归纳整理后得到最优结果。KG RAG 与Vecetor RAG 集成了大模型强大的自然语言理解能力与生成能力，能够对检索结果进行归纳总结后生成答案。

（2）基于相同知识文档建立的知识图谱和向量数据库，在领域知识问答任务中的应用效果存在明显差距。对于同一个问题，KG RAG 给出的答案比VectorRAG 给出的答案更加准确、直观，减轻了大模型的“幻觉”。

（3）如果没有高质量的知识图谱，Vector RAG 无疑成为相对经济便捷的选择。对于高度结构化的细分领域（如油气领域）智能问答，高质量的知识图谱能够给大模型的回答质量带来巨大提升，包括但不限于：幻觉更少、更准确、更完整、更结构化、逻辑更严谨的回复。

5　结束语

油气行业业务流程复杂，数据类型多样，非结构化数据治理、多尺度数据融合、跨部门数据共享等问题使得人工智能数据集构建面临严峻挑战，加大了人工智能应用落地的成本与难度。知识图谱技术可以解决油气知识表征、知识抽取、知识融合与知识推理等问题，但是需要领域专家深度参与，投入成本大、建设周期长。RAG 技术可以对大规模非结构化数据进行高效存储与检索，成本低、见效快，但是无法进行精准匹配和复杂推理。将知识图谱与RAG 系统进行结合无疑是最佳选择，可以实现优势互补。以知识图谱与RAG 为研究对象，分析了国内外相关案例与其技术方案，探讨了知识图谱在RAG 不同阶段的结合方案，并以油气领域知识问答为例，验证了知识图谱对提升RAG 系统性能的有效性，为油气行业实施大模型项目提供参考。

随着大模型技术的快速发展，斯伦贝谢、哈里伯顿、沙特阿美等全球知名油公司正加速向“硅谷”靠拢，期望在数据、算力、算法的加持下，寻求更多的领先数智化技术，以提升自身数智化水平。中国石油、中国海洋石油集团有限公司、中国石油化工集团有限公司等企业也启动了相关研究，积极探索大模型技术在地质建模、储层预测、智能解释、风险识别、数值模拟等场景下的应用模式与技术路径，为油气行业的智能化发展注入新质生产力。