与增强式知识图谱的GenAI系统的未来

在快速发展的技术世界中，像GPT-4和Claude 2这样的大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了我们访问和互动信息的方式。这些先进的人工智能工具不仅改变了信息检索领域，还在从医疗、教育、金融等各个行业取得了重要进展。它们重新定义了自然语言处理的界限，使机器能够以一种在科幻小说中曾经只存在于想象中的方式理解和回应人类语言。

在本文中，我们深入研究了一个开创性概念，即知识图谱（KGs）和大型语言模型（LLMs）两种强大的人工智能工具相结合，以改进语义搜索，并使其比以往更智能和直观。

如果你曾经想过为什么有时候聊天机器人给出的答案不太准确，那你并不孤单。这就是我们开始探讨的地方。我们要研究如何将知识图谱的结构化知识与语言模型的高级语言理解相结合，使这些工具不仅能回答我们的问题，还能更好地理解它们。

在我们深入探讨这个令人兴奋的集成之前，让我们先退后一步。如果你是新手或需要了解一下检索增强生成（RAG）是什么，我这里有你需要的资料。查看我的先前文章，在那里我简单解释了RAG的概念，非常易于理解。这是一个很好的起点，以了解到目前为止大多数人工智能聊天机器人是如何处理我们的问题的。

在接下来的章节中，我们将揭示知识图谱在最简单的形式下是什么，为什么它们很重要，以及它们与LLM的结合如何为智能化、更具上下文感知的搜索未来铺平道路。所以，请准备好迎接AI驱动的语义搜索的深入了解吧！

检索增强生成（RAG）简要概述

检索增强生成（RAG）是一种自然语言处理方法，通过与外部信息源集成，增强了大型语言模型（LLM）的能力。该方法涉及向LLM提供额外的、与上下文相关的数据，以便对其回答进行理解和塑造（基于基础）。在RAG中，语义搜索特别有用，其目标是理解搜索短语的意图和上下文含义，而不仅仅依靠关键词匹配。

语义搜索是如何工作的

语义搜索依靠一种叫做向量搜索的东西来工作。想象一下，就好像将查询和内容转化为一个空间，让它们根据意义和意图漂浮在其中，找到它们的匹配。这就像一个信息约会应用，帮助你找到你真正寻找的最佳匹配。

这是它发生的方式：

• 您的查询被转化为矢量嵌入，它们是文本的高维数学表示。它们代表了您的查询及其所有暗示的含义。
• 搜索引擎然后使用一种kNN算法，类似于配对算法，来在一个庞大的数据库中找到与之最相近的匹配向量。
• 结果的排名不仅仅基于它们是否逐字匹配，还会根据其与你实际请求的概念相关程度进行评估。

心灵阅读搜索引擎

想象一下，你正在使用一个基于向量的搜索引擎了解“老虎获胜”的信息。你不仅仅是在谈论任何老虎，而是传奇高尔夫选手老虎伍兹及他最近的胜利。这就是语义搜索的魔力所在，它的工作原理与你的大脑非常相似。

1. 了解您的查询：当您键入“老虎获胜”时，搜索引擎就像一名侦探一样进行操作。它不仅仅搜索关键词“老虎”和“获胜”，它会思考：“这可能是关于动物、高尔夫球手还是其他什么？”
2. 从词语到概念：然后将您的词语转化为一个“向量”，可以捕捉到您查询的本质。
3. 寻找最佳匹配：这个指纹与庞大的其他指纹数据库进行匹配。每一个潜在的匹配都像是搜索引擎试图解决的一个拼图块。
4. 结果的评分：每场比赛都会得分，就像游戏中的积分一样。匹配的指纹与你的指纹越接近，得到的积分就越多。
5. 提供丰富情境的结果：最后，搜索引擎揭示了与情境有关的结果——比如泰格·伍兹在大师赛上的胜利——而不仅仅是关于单词“老虎”的结果。

语义搜索本质上是一种心灵阅读工具。它不仅关注你输入的文字本身，更深入挖掘其背后的意义。这使得搜索体验更加自然，几乎就像是在对话。

RAG的限制

RAG的主要限制之一是它在准确回答复杂而微妙的查询方面具有挑战性。这个限制源于几个因素：

• 理解用户意图：RAG系统在理解用户查询背后的确切意图方面有时会遇到困难，这在向LLM提供正确信息上至关重要。
• 依赖于向量嵌入：RAG在解释和匹配查询与相关信息时，严重依赖于向量嵌入。虽然这些嵌入具有强大的能力，但它们并非绝对可靠，有时在了解查询上下文方面可能会导致不准确或过于简化的情况发生。
• 黑盒子性质：生成和比较向量嵌入的过程复杂且常常是模糊不清的。由于嵌入可能具有数百个维度，很难确定它们的结构以及它们如何影响语义搜索中使用的相似度分数。
• 通用训练数据：嵌入模型通常是通过通用数据集进行训练的，可能无法捕捉到特定查询相关的细微差别或上下文。这可能会导致不同内容之间出现表面上的相似之处。

在接下来的部分中，我们将深入研究如何将知识图谱（KGs）与大型语言模型（LLMs）整合，以解决这些限制，从而提高语义搜索的准确性、深度和上下文理解能力。

什么是知识图谱？

想象一座巨大的图书馆，里面没有书籍，而是整齐有序地组织并通过关系线连接着世界上的事实。这就是知识图谱（KG）的样子。它是一个以结构化格式存储信息的网络，通常以一系列的“三元组”形式呈现——每个三元组由一个实体、一个关系和另一个实体组成。把它看作是一个由特定类型的关系（关系）将每个数据点（实体）链接到另一个数据点的互联数据网络。

知识图谱的重要性

KG 在语义搜索和LLMs中非常重要，因为它们提供了一个丰富、有组织的真实世界知识结构。这种结构帮助搜索引擎理解不同概念之间的上下文和关系，从而获得更准确、更相关的搜索结果。对于 LLMs 来说，KGs 提供了大量的事实信息，可以用来生成更明智、更精确的回应。

知识图谱的类型

• 百科知识图谱：这是最常见的类型，代表着常识性知识。它们通过合并来自各种来源的信息，如百科全书、数据库和专家意见来建立。例如，Wikidata从维基百科文章中汇编了大量的知识。这些知识图谱庞大而多样，包含着数以百万计的实体和关系，涵盖多种语言。
• 常识知识库：这些知识库关注于对象、事件以及它们之间的关系的日常知识。它们有助于我们理解我们日常使用的基本、常常不言而喻的知识。例如，ConceptNet包含了常识概念和关系，帮助计算机更自然地理解人类语言。
• 领域专属知识图谱：这些知识图谱专门为医学、金融或生物学等特定领域定制。它们通常较小，但非常准确和可靠。一个例子是医学领域的UMLS，其中包含了详细的生物医学概念和关系。
• 多模态知识图谱：这些图谱不仅限于文本，还包括图像、声音和视频。它们用于诸如图像文本匹配或视觉问答等任务。其中包括IMGpedia和MMKG等实例，这些图谱混合了文本和视觉信息。

搜索引擎中的用途

在搜索引擎中，知识图谱在增强搜索准确性和相关性方面起着至关重要的作用。通过理解知识图谱中的关系和上下文，搜索引擎可以超越关键词匹配，把握用户查询背后的意图和更深层次的含义。这将带来更直观和上下文感知的搜索结果，彻底改变我们在线获取信息的方式。

将知识图谱与基于LLM的检索增强生成相结合

知识图谱（Knowledge Graphs，KGs）与大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的集成，有潜力显著改进检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）过程，从而提升知识表示和推理能力。这种协同作用可以实现动态知识融合，将现实世界的知识与文本空间分离，确保推理过程中提供的信息是最新的和相关的。

动态知识融合

一个知识图谱可以被视为动态数据库，能够供LLM查询以获取最新和相关的信息。对于像问答这样需要最新知识的任务来说，这种方法特别有效。将这种知识与LLM相结合通常通过复杂的架构来实现，以确保文本标记与知识图谱实体之间进行深度且丰富的交互，从而为LLM的响应提供结构化的、事实性的数据。

KG增强RAG

利用知识图谱（KG）通过在其中搜索相关事实并将其作为背景信息呈现给LLM，可以使RAG技术获得巨大提升。这种方法可以生成具体、多样和真实的内容。例如，如果LLM需要生成关于最近事件的回复，它可以首先查询知识图谱以获取最新事实，然后再进行回复的构建。

LLMs还可以用于生成准确描述知识图谱信息的高质量文本。这对于生成逼真的叙述、对话和故事具有广泛的影响。通过利用LLMs的知识或构建大规模的知识图谱-文本语料库，可以显著改善知识图谱到文本生成过程，特别是在训练数据有限的情况下。

利用LLMs和KG进行推理

LLMs和KGs的结合在推理任务中特别明显。通过使用LLMs来处理文本问题并在KGs上引导推理，建立了文本和结构信息之间的桥梁，提供了可解释性和增强的推理能力。这种统一的方法被应用于各种应用中，从对话系统中的个性化推荐到利用领域知识图增强特定任务的训练过程。

结论

将知识图谱（KG）整合到检索增强生成（RAG）系统中具有巨大潜力。通过利用来自KG的结构化和相互链接的数据，我们可以极大增强当前RAG系统的推理能力。这种强大的组合承诺减少现有RAG流程的局限性，提供更准确、上下文感知和细致入微的响应。

KGs（知识图谱）作为丰富的信息存储库，LLMs（语言模型）可以利用它们来获取事实，并理解这些事实之间的关系和潜在背景。这种理解水平对于开发能够更有效地与用户交互、提供不仅相关而且深入洞察的信息的人工智能系统至关重要。

对于那些渴望探索知识图谱和RAG系统之间迷人交集的人来说，有一些资源可供初学者学习这些先进技术。其中之一是Neo4j提供的免费课程，Neo4j是图数据库和知识图谱领域的领导者。该课程为初学者提供了一个友好的入门通道，帮助理解如何在RAG系统中利用知识图谱来创建下一代智能LLM应用程序。

随着我们在生成式人工智能领域的持续探索和创新，知识图谱与语言模型融合在RAG系统中，成为进步的明灯，指引着通往更智能、更直观的数字未来的道路。

感谢您抽出时间阅读有关知识图谱和LLMs相交领域的内容。如果您愿意支持我的工作，尤其是在这个充满挑战的时期，通过买杯咖啡来捐赠任何金额都会极为有帮助。让我们也在领英上保持联系，您的参与真正激发了我对人工智能的持续探索。