如何通过知识图谱增强RAG的召回率？

使用知识图谱来增强 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的召回率是一种非常有效的方法，它可以克服传统 RAG 在语义理解、上下文关联和复杂关系挖掘方面的不足（关注公众号“AI演进”。持续获取AI知识）。

主要方法有：

1. 知识图谱指导的文档检索/片段选择 (KG-Guided Retrieval/Snippet Selection):

   • 实体链接 (Entity Linking): 首先，识别用户查询和文档中的实体。然后，利用知识图谱找到这些实体之间的关联和关系。

   • 关系扩展 (Relation Expansion): 查询知识图谱，扩展用户查询中实体的相关信息。例如，用户查询 "苹果的 CEO 是谁？"，知识图谱可以提供 "苹果" 和 "CEO" 之间的关系，并链接到 "蒂姆·库克"。

   • 路径排序 (Path Ranking): 根据用户查询中的实体，在知识图谱中找到相关的路径。根据路径的相关性对文档或片段进行排序，优先选择包含重要路径的文档。

   • 子图匹配 (Subgraph Matching): 将用户查询转化为子图，并在知识图谱中搜索匹配的子图。与匹配子图相关的文档或片段被认为是更相关的。

   • 语义相似度计算 (Semantic Similarity Calculation): 利用知识图谱中实体和关系的语义信息，计算查询和文档/片段之间的语义相似度，从而选择更相关的结果。

   示例:

   • 用户查询: "治疗糖尿病的药物有哪些？"

   • 知识图谱中存在 "糖尿病" 与 "药物" 的关系，并列举了多种治疗糖尿病的药物实体。

   • RAG 系统可以利用这些关系，优先检索包含这些药物信息的文档或片段，从而提高召回率。

2. 知识图谱增强的查询改写 (KG-Enhanced Query Rewriting):

   • 查询扩展 (Query Expansion): 利用知识图谱中与查询实体相关的概念、属性和关系来扩展用户查询。例如，将 "巴黎的天气" 扩展为 "法国 巴黎 的天气" 或 "巴黎 的气候"。

   • 查询重构 (Query Restructuring): 根据知识图谱中的结构化信息，将自然语言查询转换为更精确的结构化查询，以便更好地匹配文档内容。

   • 意图识别 (Intent Recognition): 利用知识图谱理解用户查询的深层意图。例如，识别出用户查询 "苹果发布会" 是想了解最新发布的产品信息。

   示例:

   • 用户查询: "iPhone 15 的摄像头怎么样？"

   • 利用知识图谱，可以将查询改写为更精确的查询，例如 "iPhone 15 的 后置摄像头 的 像素 是多少？" 或 "iPhone 15 的 拍照 功能 有哪些？"

3. 知识图谱指导的文档内容增强 (KG-Guided Document Content Augmentation):

   • 实体标注 (Entity Annotation): 利用知识图谱对文档中的实体进行精确标注，提供更丰富的语义信息。

   • 关系抽取 (Relation Extraction): 从文档中抽取实体之间的关系，并将这些关系与知识图谱进行对齐或扩充。

   • 知识注入 (Knowledge Injection): 将知识图谱中的相关信息（例如实体的属性、关系描述等）注入到文档的表示中，例如在文档的向量表示中融入知识图谱的向量表示。

   示例:

   • 一篇关于人工智能的文档中提到了 "Transformer 模型"。

   • 利用知识图谱，可以标注 "Transformer 模型" 是 "深度学习" 的一种 "架构"，由 "Google" 提出，常用于 "自然语言处理" 等任务。 这些信息可以增强文档的语义表示。

4. 知识图谱辅助的排序 (KG-Assisted Ranking):

   • 融合知识图谱特征 (Fusing KG Features): 将从知识图谱中提取的特征（例如实体之间的距离、关系类型、路径长度等）融入到排序模型中，用于对候选文档进行更准确的排序。

   • 基于图的排序算法 (Graph-Based Ranking Algorithms): 利用知识图谱的图结构，应用 PageRank 等算法对实体或文档进行排序，从而优先选择与查询更相关的结果。

实施步骤和考虑因素:

1. 构建或选择合适的知识图谱: 这可能是最关键的一步。需要根据应用领域选择合适的通用知识图谱（如 Wikidata, DBpedia）或构建领域特定的知识图谱。

2. 实体链接和消歧: 将用户查询和文档中的文本实体链接到知识图谱中的对应实体，并解决歧义问题。

3. 特征工程: 从知识图谱中提取有用的特征，用于查询改写、文档检索和排序。

4. 模型集成: 将知识图谱的信息有效地融入到 RAG 模型的各个阶段，可能需要设计新的模型架构或修改现有模型。

5. 评估指标: 使用更全面的评估指标来衡量知识图谱增强 RAG 的效果，例如考虑答案的知识性和准确性。

6. 可解释性: 考虑如何解释知识图谱在提高召回率方面的作用。

优势：

• 提高语义理解能力: 知识图谱能够捕捉实体之间的复杂关系和语义信息，弥补传统方法在理解用户意图和文档内容方面的不足。

• 增强上下文关联: 通过知识图谱，可以更好地理解跨文档的实体关联，从而召回更相关的文档。

• 挖掘深层关系: 知识图谱可以帮助发现隐含在文本中的关系，提供更全面的上下文信息。

• 提高准确性和可解释性: 利用知识图谱提供的结构化知识，可以提高检索结果的准确性和可解释性。

挑战：

• 知识图谱的构建和维护成本高: 构建高质量的知识图谱需要大量的人力和时间投入，并且需要不断维护和更新。

• 实体链接和消歧的难度: 准确地将文本实体链接到知识图谱中的实体仍然是一个具有挑战性的问题。

• 知识图谱的覆盖率和质量: 知识图谱可能无法覆盖所有领域的知识，并且知识的质量可能参差不齐。

• 模型复杂性增加: 集成知识图谱会增加 RAG 系统的复杂性。

• 如何有效地融合知识图谱信息: 找到最佳的方法将知识图谱的信息融入到 RAG 模型的各个阶段是一个持续研究的方向。

使用知识图谱增强 RAG 的召回率是一种很有前景的方法，它可以显著提升 RAG 系统的性能。通过在检索阶段利用知识图谱的结构化知识和语义信息，可以更准确地召回与用户查询相关的文档或片段，从而为后续的生成阶段提供更优质的上下文信息。 然而，在实际应用中，需要仔细考虑知识图谱的构建、维护以及与 RAG 模型的有效集成等问题。

关注并点赞，持续学习AI知识！