第7章:大语言模型与知识图谱的协同
大语言模型(LLM)与知识图谱的协同是当前AI领域的研究热点之一。LLM具有强大的语言理解和生成能力,而知识图谱则提供了结构化的知识表示和推理能力。两者的结合可以互补优势,实现更强大的AI系统。本章将介绍LLM与知识图谱的协同方式,包括LLM增强的知识图谱构建、知识图谱增强的LLM、知识图谱指导的LLM推理以及可解释AI与知识图谱。
7.1 LLM增强的知识图谱构建
传统的知识图谱构建方法依赖于规则、模板或机器学习模型,需要大量的人工标注和专业知识。大语言模型的出现为知识图谱构建带来了新的可能性,它可以自动从文本中提取知识,降低知识图谱构建的成本和复杂度。
7.1.1 零样本/少样本知识抽取
零样本/少样本知识抽取是指在不需要或只需要少量标注数据的情况下,从文本中抽取知识。大语言模型通过预训练获得了丰富的语言知识和世界知识,能够实现高效的零样本/少样本知识抽取。
7.1.1.1 实体识别
大语言模型可以直接识别文本中的实体,无需额外的标注数据。
代码示例:使用LLM进行零样本实体识别
from transformers import pipeline
# 加载预训练模型
ner_pipeline = pipeline("ner", model="dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english", grouped_entities=True)
# 零样本实体识别
def zero_shot_ner(text, entity_types):
# 构建提示
prompt = f"识别以下文本中的{', '.join(entity_types)}实体:\n{text}\n\n实体识别结果:"
# 使用LLM生成结果
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, num_return_sequences=1)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return result
# 测试
text = "张三是北京大学的教授,他在2023年获得了诺贝尔物理学奖。"
entity_types = ["人物", "组织", "时间", "奖项"]
result = zero_shot_ner(text, entity_types)
print(result)7.1.1.2 关系抽取
大语言模型可以从文本中抽取实体之间的关系,支持零样本和少样本学习。
代码示例:使用LLM进行少样本关系抽取
def few_shot_relation_extraction(text, relations, examples=None):
# 构建少样本提示
prompt = "从文本中抽取实体之间的关系。\n\n"
# 添加示例
if examples:
for example in examples:
prompt += f"文本:{example['text']}\n关系:{example['relation']}\n\n"
# 添加目标文本
prompt += f"文本:{text}\n关系:"
# 使用LLM生成结果
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, num_return_sequences=1)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return result
# 示例
text = "张三毕业于北京大学,现在是清华大学的教授。"
relations = ["毕业于", "工作于"]
examples = [
{
"text": "李四在阿里巴巴工作,毕业于浙江大学。",
"relation": "工作于(李四, 阿里巴巴), 毕业于(李四, 浙江大学)"
}
]
result = few_shot_relation_extraction(text, relations, examples)
print(result)7.1.1.3 事件抽取
大语言模型可以从文本中抽取事件信息,包括事件类型、事件触发词和事件参与者。
代码示例:使用LLM进行事件抽取
def event_extraction(text, event_types):
# 构建提示
prompt = f"从以下文本中抽取{', '.join(event_types)}事件,包括事件类型、触发词和参与者:\n{text}\n\n事件抽取结果:"
# 使用LLM生成结果
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=150, num_return_sequences=1)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return result
# 测试
text = "2023年10月1日,张三在人民大会堂发表了重要讲话,强调了科技创新的重要性。"
event_types = ["发表讲话", "强调"]
result = event_extraction(text, event_types)
print(result)7.1.2 基于提示的知识提取
基于提示的知识提取是指通过设计精心的提示,引导大语言模型从文本中提取结构化知识。
7.1.2.1 提示工程
提示工程是设计和优化提示的过程,以提高大语言模型在特定任务上的性能。
提示设计原则:
- 明确任务要求:清晰描述需要完成的任务
- 提供示例:对于复杂任务,提供少量示例有助于提高性能
- 结构化输出:要求模型生成结构化的输出,如JSON、XML等
- 限制输出范围:明确指定输出的实体类型、关系类型等
- 使用引导性语言:使用"请"、"请确保"等引导性语言
代码示例:使用结构化提示进行知识提取
def structured_knowledge_extraction(text, entity_types, relation_types):
# 构建结构化提示
prompt = f"请从以下文本中提取结构化知识,包括实体和关系。\n\n"
prompt += f"实体类型:{', '.join(entity_types)}\n"
prompt += f"关系类型:{', '.join(relation_types)}\n\n"
prompt += f"文本:{text}\n\n"
prompt += "请以JSON格式输出结果,包含entities和relations两个字段:\n"
prompt += "{\n \"entities\": [{\"id\": 1, \"name\": \"实体名\", \"type\": \"实体类型\"}, ...],\n \"relations\": [{\"id\": 1, \"subject\": 1, \"predicate\": \"关系类型\", \"object\": 2}, ...]\n}\n"
# 使用LLM生成结果
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200, num_return_sequences=1)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return result
# 测试
text = "张三是北京大学的计算机科学教授,他在2023年获得了国家自然科学奖。"
entity_types = ["人物", "组织", "时间", "奖项", "学科"]
relation_types = ["是", "获得", "研究"]
result = structured_knowledge_extraction(text, entity_types, relation_types)
print(result)7.1.2.2 链式提示
链式提示是指将复杂任务分解为多个简单任务,通过一系列提示逐步完成。
代码示例:使用链式提示进行复杂知识提取
def chain_of_thought_knowledge_extraction(text):
# 第一步:识别实体
prompt1 = f"请识别以下文本中的实体:\n{text}\n\n实体:"
# 第二步:识别关系
prompt2 = f"基于识别出的实体,请提取实体之间的关系:\n{text}\n\n关系:"
# 第三步:构建知识图谱
prompt3 = f"基于识别出的实体和关系,请构建一个简单的知识图谱,以三元组形式表示:\n{text}\n\n知识图谱三元组:"
# 使用LLM生成结果
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
# 生成第一步结果
inputs1 = tokenizer(prompt1, return_tensors="pt")
outputs1 = model.generate(**inputs1, max_new_tokens=50, num_return_sequences=1)
result1 = tokenizer.decode(outputs1[0], skip_special_tokens=True)
# 生成第二步结果
inputs2 = tokenizer(prompt2, return_tensors="pt")
outputs2 = model.generate(**inputs2, max_new_tokens=50, num_return_sequences=1)
result2 = tokenizer.decode(outputs2[0], skip_special_tokens=True)
# 生成第三步结果
inputs3 = tokenizer(prompt3, return_tensors="pt")
outputs3 = model.generate(**inputs3, max_new_tokens=100, num_return_sequences=1)
result3 = tokenizer.decode(outputs3[0], skip_special_tokens=True)
return {
"step1_entities": result1,
"step2_relations": result2,
"step3_knowledge_graph": result3
}
# 测试
text = "李四是华为公司的CEO,他毕业于清华大学,在2022年获得了年度经济人物奖。"
result = chain_of_thought_knowledge_extraction(text)
print("第一步:识别实体")
print(result["step1_entities"])
print("\n第二步:识别关系")
print(result["step2_relations"])
print("\n第三步:构建知识图谱")
print(result["step3_knowledge_graph"])7.2 知识图谱增强的LLM
知识图谱可以增强大语言模型的性能,提高其事实准确性、减少幻觉、增强推理能力和可解释性。
7.2.1 检索增强生成(RAG)中的知识图谱应用
检索增强生成(RAG)是一种将外部知识检索与生成模型相结合的技术,它可以提高生成模型的事实准确性和知识覆盖率。
7.2.1.1 RAG的基本原理
RAG的基本流程包括:
- 检索:根据用户查询从外部知识库中检索相关知识
- 增强:将检索到的知识与用户查询结合,作为生成模型的输入
- 生成:生成模型基于增强后的输入生成回答
7.2.1.2 知识图谱在RAG中的应用
知识图谱在RAG中的应用主要包括:
- 结构化知识检索:根据查询从知识图谱中检索相关的实体、关系和属性
- 多跳推理支持:支持复杂的多跳查询,如"谁是张三的导师的同事?"
- 知识融合:将来自不同来源的知识融合到生成过程中
- 可解释性增强:提供生成回答的知识来源,提高可解释性
代码示例:基于知识图谱的RAG系统
import networkx as nx
from transformers import pipeline
# 构建简单的知识图谱
G = nx.DiGraph()
# 添加节点
G.add_node("张三", type="人物", age=30, title="教授")
G.add_node("北京大学", type="组织", location="北京")
G.add_node("计算机科学", type="学科")
G.add_node("国家自然科学奖", type="奖项", year=2023)
# 添加关系
G.add_edge("张三", "北京大学", relation="毕业于")
G.add_edge("张三", "计算机科学", relation="研究")
G.add_edge("张三", "国家自然科学奖", relation="获得")
# 检索函数
def retrieve_knowledge(query):
# 简单的关键词匹配检索
relevant_nodes = []
relevant_edges = []
# 提取查询中的关键词
keywords = query.split()
# 检索相关节点
for node in G.nodes(data=True):
node_name = node[0]
node_attrs = node[1]
if any(keyword in node_name for keyword in keywords):
relevant_nodes.append(node)
# 检索相关边
for edge in G.edges(data=True):
source = edge[0]
target = edge[1]
relation = edge[2]["relation"]
if any(keyword in source or keyword in target or keyword in relation for keyword in keywords):
relevant_edges.append(edge)
return relevant_nodes, relevant_edges
# 生成函数
def generate_answer(query, retrieved_knowledge):
# 构建提示
prompt = f"请根据以下知识回答问题:\n\n"
# 添加检索到的知识
for node in retrieved_knowledge[0]:
node_name = node[0]
node_attrs = node[1]
prompt += f"实体:{node_name},类型:{node_attrs['type']}"
for key, value in node_attrs.items():
if key != "type":
prompt += f",{key}:{value}"
prompt += "\n"
for edge in retrieved_knowledge[1]:
source = edge[0]
target = edge[1]
relation = edge[2]["relation"]
prompt += f"关系:{source} {relation} {target}\n"
# 添加问题
prompt += f"\n问题:{query}\n\n回答:"
# 使用LLM生成回答
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
output = generator(prompt, max_new_tokens=100, num_return_sequences=1)
return output[0]["generated_text"].split("回答:")[1]
# 测试
query = "张三获得了什么奖项?"
retrieved_knowledge = retrieve_knowledge(query)
answer = generate_answer(query, retrieved_knowledge)
print(f"问题:{query}")
print(f"回答:{answer}")7.2.2 事实性增强与幻觉减少
大语言模型在生成文本时经常会产生幻觉,即生成的内容与事实不符。知识图谱可以帮助减少幻觉,提高生成内容的事实准确性。
7.2.2.1 知识图谱增强的生成过程
- 前置知识注入:在生成前,将相关知识图谱信息注入到提示中
- 生成中知识引导:在生成过程中,使用知识图谱约束生成内容
- 生成后事实核查:生成后,使用知识图谱检查生成内容的事实准确性
7.2.2.2 事实核查方法
1. 基于三元组的事实核查
将生成内容转换为三元组,然后与知识图谱中的三元组进行匹配。
2. 基于图结构的事实核查
检查生成内容中的实体和关系是否符合知识图谱的结构。
3. 基于推理的事实核查
使用知识图谱进行推理,检查生成内容是否符合逻辑。
代码示例:使用知识图谱进行事实核查
def fact_checking(generated_text, knowledge_graph):
# 简单的事实核查:检查生成文本中的实体和关系是否存在于知识图谱中
errors = []
# 提取生成文本中的实体和关系(简化版,实际应用中需要更复杂的提取方法)
# 这里假设生成文本的格式为"实体1 关系 实体2"
parts = generated_text.split()
if len(parts) >= 3:
entity1 = parts[0]
relation = parts[1]
entity2 = parts[2]
# 检查实体是否存在
if entity1 not in knowledge_graph.nodes:
errors.append(f"实体 {entity1} 不存在于知识图谱中")
if entity2 not in knowledge_graph.nodes:
errors.append(f"实体 {entity2} 不存在于知识图谱中")
# 检查关系是否存在
if entity1 in knowledge_graph.nodes and entity2 in knowledge_graph.nodes:
if not knowledge_graph.has_edge(entity1, entity2) or knowledge_graph[entity1][entity2]["relation"] != relation:
errors.append(f"关系 {entity1} {relation} {entity2} 不存在于知识图谱中")
return {
"generated_text": generated_text,
"errors": errors,
"is_factual": len(errors) == 0
}
# 测试
generated_text = "张三毕业于清华大学"
fact_check = fact_checking(generated_text, G)
print(f"生成文本:{fact_check['generated_text']}")
print(f"是否符合事实:{fact_check['is_factual']}")
if fact_check['errors']:
print(f"错误:{', '.join(fact_check['errors'])}")7.3 知识图谱指导的LLM推理
知识图谱可以指导大语言模型的推理过程,提高其推理能力和准确性。
7.3.1 基于知识图谱的逻辑推理
知识图谱可以提供结构化的知识和推理规则,指导LLM进行逻辑推理。
代码示例:知识图谱指导的逻辑推理
def knowledge_guided_reasoning(query, knowledge_graph, rules):
# 构建推理提示
prompt = f"请根据以下知识图谱和规则回答问题:\n\n"
# 添加知识图谱信息
prompt += "知识图谱:\n"
for edge in knowledge_graph.edges(data=True):
source = edge[0]
target = edge[1]
relation = edge[2]["relation"]
prompt += f"{source} {relation} {target}\n"
# 添加规则
prompt += "\n规则:\n"
for rule in rules:
prompt += f"{rule}\n"
# 添加问题
prompt += f"\n问题:{query}\n\n请逐步推理并给出答案:\n"
# 使用LLM生成推理过程和答案
from transformers import pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
output = generator(prompt, max_new_tokens=200, num_return_sequences=1)
return output[0]["generated_text"]
# 测试
rules = [
"如果A毕业于B,B是C的一部分,那么A毕业于C",
"如果A研究B,B是C的子学科,那么A研究C"
]
query = "张三毕业于北京的学校吗?"
result = knowledge_guided_reasoning(query, G, rules)
print(result)7.3.2 多跳推理支持
多跳推理是指需要跨越多个关系才能得到答案的推理过程,如"谁是张三的导师的同事?"。知识图谱可以支持复杂的多跳推理。
代码示例:基于知识图谱的多跳推理
def multi_hop_reasoning(query, knowledge_graph):
# 简单的多跳推理示例:查找实体之间的路径
# 提取查询中的实体
# 这里简化处理,假设查询格式为"谁是X的Y的Z?"
parts = query.split("的")
if len(parts) >= 3:
start_entity = parts[1]
relation1 = parts[2].split("?")[0]
# 使用networkx查找路径
try:
paths = list(nx.all_simple_paths(knowledge_graph, source=start_entity, target=None, cutoff=2))
return paths
except nx.NetworkXNoPath:
return []
return []
# 构建更复杂的知识图谱用于测试
G_complex = nx.DiGraph()
# 添加节点
G_complex.add_node("张三", type="人物")
G_complex.add_node("李四", type="人物")
G_complex.add_node("王五", type="人物")
G_complex.add_node("赵六", type="人物")
G_complex.add_node("北京大学", type="组织")
# 添加关系
G_complex.add_edge("张三", "李四", relation="导师")
G_complex.add_edge("李四", "王五", relation="同事")
G_complex.add_edge("李四", "北京大学", relation="工作于")
G_complex.add_edge("王五", "北京大学", relation="工作于")
G_complex.add_edge("赵六", "王五", relation="导师")
# 测试
query = "谁是张三的导师的同事?"
paths = multi_hop_reasoning(query, G_complex)
print(f"多跳推理路径:{paths}")7.4 可解释AI与知识图谱
知识图谱可以提高AI系统的可解释性,帮助用户理解AI系统的决策过程。
7.4.1 知识图谱增强的可解释性
知识图谱增强的可解释性主要体现在:
- 知识来源可追溯:提供生成回答的知识来源
- 推理过程可视化:可视化展示推理路径
- 决策依据明确:明确说明决策的依据和规则
- 错误原因可分析:分析错误产生的原因
7.4.2 可解释性实现方法
1. 知识溯源
记录生成过程中使用的知识图谱三元组,作为回答的依据。
2. 推理路径可视化
可视化展示从查询到回答的推理路径,帮助用户理解推理过程。
3. 规则解释
解释生成过程中使用的规则和约束,提高决策的透明度。
代码示例:知识溯源与可解释性
def generate_explainable_answer(query, knowledge_graph):
# 检索相关知识
retrieved_knowledge = retrieve_knowledge(query)
# 生成回答
answer = generate_answer(query, retrieved_knowledge)
# 构建解释
explanation = {
"query": query,
"answer": answer,
"knowledge_sources": {
"nodes": [node[0] for node in retrieved_knowledge[0]],
"edges": [(edge[0], edge[2]["relation"], edge[1]) for edge in retrieved_knowledge[1]]
},
"reasoning_steps": [
f"根据知识图谱,{edge[0]} {edge[2]["relation"]} {edge[1]}" for edge in retrieved_knowledge[1]
]
}
return explanation
# 测试
query = "张三获得了什么奖项?"
explanation = generate_explainable_answer(query, G)
print(f"问题:{explanation['query']}")
print(f"回答:{explanation['answer']}")
print(f"知识来源:")
for source in explanation['knowledge_sources']['edges']:
print(f" - {source[0]} {source[1]} {source[2]}")
print(f"推理步骤:")
for step in explanation['reasoning_steps']:
print(f" - {step}")7.4.3 可解释AI的应用场景
可解释AI在以下场景中尤为重要:
- 医疗诊断:需要解释诊断结果的依据
- 金融风控:需要解释风险评估的原因
- 法律决策:需要解释决策的法律依据
- 自动驾驶:需要解释驾驶决策的原因
- 教育领域:需要解释学习建议的依据
小结
本章介绍了大语言模型与知识图谱的协同方式,包括:
- LLM增强的知识图谱构建:零样本/少样本知识抽取、基于提示的知识提取
- 知识图谱增强的LLM:检索增强生成(RAG)中的知识图谱应用、事实性增强与幻觉减少
- 知识图谱指导的LLM推理:基于知识图谱的逻辑推理、多跳推理支持
- 可解释AI与知识图谱:知识图谱增强的可解释性、可解释性实现方法和应用场景
大语言模型与知识图谱的协同是AI领域的重要发展方向,它可以充分发挥两者的优势,实现更强大、更可靠、更可解释的AI系统。随着技术的不断发展,这种协同将在更多领域得到应用,推动AI技术的进一步发展。
在下一章中,我们将探讨知识图谱的AI应用开发,包括智能问答系统、推荐系统应用、决策支持与业务智能以及多模态知识应用。