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遍历树：一种用于增强黑盒语言模型与知识图谱的零射算法
内容提要
本文探讨了如何通过知识图谱增强大型语言模型（LLMs）的推理能力，提出了Think-on-Graph和Logic-Query-of-Thoughts等新框架和方法，显著提高了多跳问题回答的准确性和连贯性。研究表明，LLMs在推理时生成的思路与答案的准确性存在差异，强调了知识聚合和上下文信息的重要性。
关键要点
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借鉴 AlphaZero 的树搜索框架，通过学习价值函数引导大型语言模型（LLMs）的解码能力，提升推理能力和规划任务的对齐。
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提出了 Think-on-Graph（ToG）框架，利用知识图谱增强 LLMs 的推理能力，实验证明 ToG 优于现有方法。
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通过选择推理路径并结合思维链和 PageRank 的子图检索方法，优化了基于 LLM 的管道，减少对 LLM 的依赖。
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提出 'Logic-Query-of-Thoughts' (LGOT) 方法，将 LLMs 与知识图谱的逻辑查询推理相结合，获得准确结果，性能提升20%。
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研究表明，LLMs 在生成连贯思路时的准确性与回答的准确性存在显著差异，强调知识聚合和上下文信息的重要性。
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提出模块化的知识聚合零-shot 常识推理框架，提高常识推理性能。
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通过将知识图谱关系的文本描述输入 LLM，解决传统知识图谱预测中的零样本关系建模问题。
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使用 Graph-CoT 框架结合 LLMs 和图，提高知识密集型任务的性能，分析上下文信息与三元组提取性能的关系。
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使用 LLM 进行预训练生成知识图谱到文本的零样本生成，发现已有知识与输出文本质量显著相关。
延伸问答
如何通过知识图谱增强大型语言模型的推理能力？
可以通过提出Think-on-Graph框架，利用知识图谱来增强大型语言模型的推理能力，从而提高多跳问题回答的准确性。
什么是Logic-Query-of-Thoughts方法？
Logic-Query-of-Thoughts方法将大型语言模型与知识图谱的逻辑查询推理相结合，通过拆解复杂逻辑查询为易答子问题来获得准确结果。
LLMs在生成连贯思路时的准确性如何？
研究表明，LLMs生成的连贯思路的准确性与回答的准确性存在显著差异，常常通过错误的推理方法得出正确答案。
如何优化基于LLM的管道以减少对LLM的依赖？
通过选择推理路径并结合思维链和PageRank的子图检索方法，可以整合和优化基于LLM的管道，减少对LLM的依赖。
模块化的知识聚合零-shot常识推理框架有什么优势？
该框架可以在多个不同的知识图谱中应用，提高常识推理性能，解决传统知识图谱预测中的零样本关系建模问题。
Graph-CoT框架如何提高知识密集型任务的性能？
Graph-CoT框架通过对图进行迭代推理，将大型语言模型与图结合，从而提高知识密集型任务中的性能。
