基于知识图谱的大模型检索增强实现策略：Graph RAG实现基本原理及优化思路

今天是8月31日，星期四，繁忙的八月终于过去。

我们继续来谈谈知识库增强大模型问答的话题，今天学到一个新词，RAG （Retrieval-Augmented Generation），指的是通过 RAG 模型来对搜索结果进行增强的过程，这个就是我们一直说的外挂知识库。

在之前的文章中我们介绍了llamaindex利用摘要索引进行增强的方案，但这些都是利用非结构化文本在做。

最近看到一个工作很有趣，https://siwei.io/graph-rag/，结合知识图谱来作为一路召回，提高检索的相关性，这个可以利用好知识图谱内部的知识。

知识图谱可以减少基于嵌入的语义搜索所导致的不准确性。

该工作举了一个很形象的例子，“保温大棚”与“保温杯”，尽管在语义上两者是存在相关性的，但在大多数场景下，这种通用语义（Embedding）下的相关性很高，进而作为错误的上下文而引入“幻觉”。这时候，可以利用领域知识的知识图谱来缓解这种幻觉。

本文对该方法以及优化方案进行介绍，供大家一起参考。

一、Graph RAG具体实现思路

Graph RAG是由悦数图数据提出的概念，是一种基于知识图谱的检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型 LLM进行检索增强。

Graph RAG 将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，而实体和关系则对应于单词。通过这种方式，Graph RAG 在检索时能够将实体和关系作为单元进行联合建模。

一个简单的 Graph RAG 思想在于，对用户输入的query提取实体，然后构造子图形成上下文，最后送入大模型完成生成，如下代码所示：

def simple_graph_rag(query_str, nebulagraph_store, llm):
    entities = _get_key_entities(query_str, llm)
    graph_rag_context = _retrieve_subgraph_context(entities)
    return _synthesize_answer(
        query_str, graph_rag_context, llm)

首先，使用LLM(或其他)模型从问题中提取关键实体。

def _get_key_entities(query_str, llm=None ,with_llm=True):
    ...
    return _expand_synonyms(entities)

其次，根据这些实体检索子图，深入到一定的深度，例如可以是2度甚至更多。

def _retrieve_subgraph_context(entities, depth=2, limit=30):
    ...
    return nebulagraph_store.get_relations(entities, depth, limit)

最后，利用获得的上下文利用LLM产生答案。

def _synthesize_answer(query_str, graph_rag_context, llm):
    return llm.predict(PROMPT_SYNTHESIZE_AND_REFINE, query_str, graph_rag_context)

这样一来，知识图谱召回可以作为一路和传统的召回进行融合。

例如，下图所示，当用户输入，tell me about Peter quill时，先识别关键词quil，编写cypher语句获得二跳结果。

又如，如下例子来说明：

用户输入：Tell me events about NASA

得到关键词：Query keywords: ['NASA', 'events']

召回二度逻辑：

Extracted relationships: The following are knowledge triplets in max depth 2 in the form of `subject [predicate, object, predicate_next_hop, object_next_hop ...]

nasa ['public release date', 'mid-2023']
nasa ['announces', 'future space telescope programs']
nasa ['publishes images of', 'debris disk']
nasa ['discovers', 'exoplanet lhs 475 b']

送入LLM完成问答。

INFO:llama_index.indices.knowledge_graph.retriever:> Starting query: Tell me events about NASA
> Starting query: Tell me events about NASA
> Starting query: Tell me events about NASA
INFO:llama_index.indices.knowledge_graph.retriever:> Query keywords: ['NASA', 'events']
> Query keywords: ['NASA', 'events']
> Query keywords: ['NASA', 'events']
INFO:llama_index.indices.knowledge_graph.retriever:> Extracted relationships: The following are knowledge triplets in max depth 2 in the form of `subject [predicate, object, predicate_next_hop, object_next_hop ...]`
nasa ['public release date', 'mid-2023']
nasa ['announces', 'future space telescope programs']
nasa ['publishes images of', 'debris disk']
nasa ['discovers', 'exoplanet lhs 475 b']
> Extracted relationships: The following are knowledge triplets in max depth 2 in the form of `subject [predicate, object, predicate_next_hop, object_next_hop ...]`
nasa ['public release date', 'mid-2023']
nasa ['announces', 'future space telescope programs']
nasa ['publishes images of', 'debris disk']
nasa ['discovers', 'exoplanet lhs 475 b']
> Extracted relationships: The following are knowledge triplets in max depth 2 in the form of `subject [predicate, object, predicate_next_hop, object_next_hop ...]`
nasa ['public release date', 'mid-2023']
nasa ['announces', 'future space telescope programs']
nasa ['publishes images of', 'debris disk']
nasa ['discovers', 'exoplanet lhs 475 b']
INFO:llama_index.token_counter.token_counter:> [get_response] Total LLM token usage: 159 tokens
> [get_response] Total LLM token usage: 159 tokens
> [get_response] Total LLM token usage: 159 tokens
INFO:llama_index.token_counter.token_counter:> [get_response] Total embedding token usage: 0 tokens
> [get_response] Total embedding token usage: 0 tokens
> [get_response] Total embedding token usage: 0 tokens
INFO:llama_index.token_counter.token_counter:> [get_response] Total LLM token usage: 159 tokens
> [get_response] Total LLM token usage: 159 tokens
> [get_response] Total LLM token usage: 159 tokens
INFO:llama_index.token_counter.token_counter:> [get_response] Total embedding token usage: 0 tokens
> [get_response] Total embedding token usage: 0 tokens
> [get_response] Total embedding token usage: 0 tokens

二、再谈进一步的排序优化方式

基于知识图谱召回的方法可以和其他召回方法一起融合，但这种方式在图谱规模很大时其实是有提升空间的。

突出的缺点在于：

子图召回的多条路径中可能会出现多种不相关的。

实体识别阶段的精度也有限，采用关键词提取还比较暴力，方法也值得商榷。

这种方式依赖于一个基础知识图谱库，如果数据量以及广度不够，有可能会引入噪声。

因此，还可以再加入路径排序环节，可参考先粗排后精排的方式，同样走过滤逻辑。

例如，在粗排阶段，根据问题query和候选路径path的特征，对候选路径进行粗排，采用LightGBM机器学习模型，保留topn条路径：

• 字符重合数
• 词重合数
• 编辑距离
• path跳数
• path长度
• 字符的Jaccard相似度
• 词语的Jaccard相似度
• path中的关系数
• path中的实体个数
• path中的答案个数
• 判断path的字符是否全在query中
• 判断query和path中是否都包含数字 • 获取数字的Jaccrad的相似度

在精排阶段，采用预训练语言模型，计算query和粗排阶段的path的语义匹配度，选择得分top2-3答案路径作为答案。

总结

本文主要介绍了基于知识图谱召回来进行大模型问答增强的方案，其思想很简单，也有很多优化空间，之前做实体链接、实体查询，路径排序这一套都可以集成进来。

知识图谱与大模型融合，缓解幻觉问题，值得关注。

参考文献

1、https://siwei.io/graph-rag/

2、https://mp.weixin.qq.com/s/xm_8jWIRL5zdFj_jZoxq9Q

关于我们

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基于知识图谱的大模型检索增强实现策略：Graph RAG实现基本原理及优化思路

一、Graph RAG具体实现思路

二、再谈进一步的排序优化方式

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