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如何通过知识图谱对大语言模型返回的结果做 RAG?

August 30, 2024 by walter

通过知识图谱（Knowledge Graph, KG）对大语言模型（LLM）返回的结果进行检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）可以提高生成内容的准确性和一致性。以下是一个概述如何实现这一目标的步骤：

1. 构建或使用现有的知识图谱

• 数据来源: 知识图谱通常由结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如JSON、XML）、以及非结构化数据（如文档、网页）构建而成。
• 存储和查询: 可以使用Neo4j、Memgraph等图数据库来存储知识图谱，并通过Cypher或其他查询语言进行查询。

2. 结合知识图谱进行查询增强

• 查询扩展: 在用户发出查询后，使用知识图谱对查询进行扩展。例如，如果用户询问某一特定领域的问题，可以使用知识图谱扩展相关领域的概念和关系。
• 上下文检索: 在生成答案之前，使用知识图谱对相关上下文信息进行检索，这些信息可以包括实体之间的关系、属性、历史记录等。

3. 与大语言模型结合

• 预处理: 在将用户的查询输入大语言模型之前，先用知识图谱检索相关的上下文信息，并将这些信息附加到查询中，以增强模型的理解。
• 生成与验证: 大语言模型生成初步答案后，可以通过知识图谱对生成的内容进行验证和修正。例如，验证生成的实体关系是否正确，或对关键事实进行交叉验证。
• 后处理: 使用知识图谱进行后处理，以确保生成的结果与知识图谱中的已知事实一致。

4. 实现流程

• 用户查询: 接收到用户查询后，系统首先通过知识图谱检索相关实体和关系。
• 检索增强: 将检索到的信息与用户查询一起传递给大语言模型，增强生成过程。
• 结果验证: 对生成的结果进行验证，确保其与知识图谱中的信息一致。
• 结果返回: 将经过验证的答案返回给用户。

5. 技术实现

• Python与图数据库: 使用Python脚本连接图数据库（如Neo4j），通过Cypher查询获取知识图谱中的信息。
• 与大语言模型集成: 使用Python库（如OpenAI的API）与大语言模型交互，将检索到的上下文信息传递给模型，并获取生成的答案。

6. 示例代码

下面是一个简单的Python示例，展示了如何结合Neo4j的知识图谱与OpenAI的大语言模型进行RAG：

   from neo4j import GraphDatabase
   import openai

   # 连接到Neo4j数据库
   uri = "bolt://localhost:7687"
   driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=("neo4j", "password"))

   def retrieve_kg_context(query):
       with driver.session() as session:
           result = session.run(query)
           context = [record["context"] for record in result]
           return " ".join(context)

   def generate_response_with_context(prompt, context):
       combined_prompt = f"{context}\n\n{prompt}"
       response = openai.Completion.create(
           engine="text-davinci-003",
           prompt=combined_prompt,
           max_tokens=150
       )
       return response.choices[0].text.strip()

   # 示例查询
   kg_query = "MATCH (n:Entity)-[r:RELATION]->(m) WHERE n.name='example' RETURN m.name AS context"
   context = retrieve_kg_context(kg_query)

   # 用户输入
   user_query = "Explain the relationship between example and its connected entities."

   # 生成结果
   response = generate_response_with_context(user_query, context)
   print(response)

通过上述方法，知识图谱可以显著增强大语言模型的生成能力，使其输出更加精确和有意义。

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