第三章 知识图谱赋能 RAG：构建结构化知识引擎

摘要

检索增强生成（RAG）技术通过检索外部知识来提升大型语言模型（LLM）的生成能力。本文深入探讨了构建 RAG 系统知识库的一种关键方法：利用结构化知识表示，特别是知识图谱。我们将介绍知识图谱的基础概念、构建方法、存储与查询技术，并讨论其在提升 RAG 系统精确性和关系理解能力方面的价值与挑战。本文旨在清晰阐述知识图谱如何作为 RAG 的强大引擎，提供更可靠、更具推理性的知识来源，并深入探讨其背后的技术原理、架构以及未来发展趋势。

关键词： 检索增强生成 (RAG)，知识图谱 (Knowledge Graph)，结构化知识，图数据库، 自然语言处理، 命名实体识别، 关系抽取、图嵌入

1. 引言

大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的进展，但在面对需要特定领域知识或最新信息的任务时，往往会遇到知识截止或产生幻觉等问题。检索增强生成（RAG）通过在生成文本之前检索相关外部知识，有效地缓解了这些问题。本专栏的前一章可能探讨了基于向量数据库的 RAG 方法。本章将聚焦于另一种重要的知识库构建方式：知识图谱。知识图谱以结构化的形式表示知识，能够为 RAG 系统提供更精确、更具关系性的信息，从而提升 LLM 的生成质量。本文将深入探讨知识图谱在 RAG 中的原理、构建技术、系统架构以及未来发展方向。

[图 1：RAG 系统的工作流程]
描述：一个流程图，清晰地展示了 RAG 系统的基本步骤：用户查询 -> 检索 -> 增强 -> 生成

2. 结构化知识的独特价值

相较于基于向量的检索，知识图谱提供的结构化知识在 RAG 中展现出独特的优势 [1, 4]:

• 更精准的答案： 知识图谱以明确的实体和关系三元组存储事实，可以直接提供精确的答案，尤其适用于查询特定信息，如产品的发布日期或人物的出生地。
• 理解深层关系： 知识图谱擅长表达实体间的复杂联系，使得 RAG 系统能够处理需要多步推理或理解实体间隐含关系的问题，例如找出某个公司的竞争对手的创始人。
• 增强可解释性： 知识图谱的结构化特性使得答案的来源和推理过程更加透明，有助于提高 RAG 系统的可信度和可解释性。

3. 知识图谱基础：实体、关系与属性

知识图谱的核心在于其图结构，由以下基本元素构成 [2]:

• 实体（Nodes）： 代表现实世界中的事物、概念或抽象对象，例如“苹果公司”、“iPhone 15”、“史蒂夫·乔布斯”。
• 关系（Edges）： 连接实体，表达它们之间的联系，例如“苹果公司” 生产 “iPhone 15”，“史蒂夫·乔布斯” 创立 “苹果公司”。
• 属性（Properties）： 描述实体的特征，例如“iPhone 15”的 颜色 是“深空灰色”，“史蒂夫·乔布斯”的 出生日期 是“1955-02-24”。

构建知识图谱的首要任务是设计清晰的 Schema，定义图谱中包含的实体类型、关系类型以及它们的属性，这直接决定了知识图谱的质量和后续的应用效果。例如，在构建一个关于电子商务的知识图谱时，Schema 可能包括“用户”、“商品”、“订单”、“类别”等实体，以及“购买”、“属于类别”、“评价”等关系。

[图 2：知识图谱的示例]
描述：一个简单的知识图谱示意图，包含“苹果公司”、“iPhone 15”、“史蒂夫·乔布斯”等节点，以及“生产”、“创立”等边。图中应清晰标注节点、边和属性。

4. 构建知识图谱的流程与技术

构建知识图谱通常涉及以下步骤 [5]:

• 数据来源识别与准备

• 知识提取：

  • 从结构化数据提取

  • 从文本数据提取： 利用 命名实体识别（NER） 和 关系抽取（RE） 技术。

  • [从文本中提取实体和关系的示例]
    描述：展示句子“亚马逊在西雅图成立”，并标注出实体“亚马逊”、“西雅图”和关系“成立在”。
    [图 3：从文本中提取实体和关系的示例]
    描述：展示句子“亚马逊在西雅图成立”，并标注出实体“亚马逊”、“西雅图”和关系“成立在”。

  • 命名实体识别（NER）： 常见方法包括基于规则、机器学习（HMM、CRF）和深度学习（RNN、LSTM、GRU、Transformer，如 BERT、RoBERTa [8]）。

  • 关系抽取（RE）： 常见方法包括基于模式匹配、特征的机器学习和深度学习（CNN、RNN、GNN） [9]。

• 知识融合与对齐
  
  [图 4：知识融合与对齐的示意图]
  描述：展示“Apple Inc.”和“苹果公司”如何通过知识融合与对齐关联起来。

• 知识存储： 使用图数据库，如 Neo4j、NebulaGraph 或 JanusGraph [1]。

5. 利用知识图谱增强 RAG 的检索

在 RAG 系统中，知识图谱通过图查询语言（如 Cypher 或 SPARQL）进行检索 [3, 5]。

[图 5：知识图谱查询示例]
描述：展示一个包含“苹果公司”、“创始人”、“史蒂夫·乔布斯”等节点的简单知识图谱，以及一个查询，并高亮显示匹配结果。

以下是一个简单的 Cypher 查询示例：

MATCH (org:Organization {name: "苹果公司"})<-[:FOUNDED_BY]-(person:Person)
RETURN person.name

图的结构 $G=(V,E)$ 支持多跳查询，用于回答需要推理的问题。

6. 数学公式和代码示例

知识图谱的数学表示：$G=(V,E)$，其中 $V$ 是节点集合，$E$ 是边集合，边 $e\in E$ 为三元组 $(u,r,v)$。

Python 代码示例：

from rdflib import Graph, URIRef, Literal
from rdflib.namespace import RDF, FOAF

# 创建一个 RDF 图
g = Graph()
ex = URIRef("http://example.org/")
person1 = URIRef(ex + "alice")
person2 = URIRef(ex + "bob")
org = URIRef(ex + "example_inc")
g.add((person1, RDF.type, FOAF.Person))
g.add((person1, FOAF.name, Literal("Alice")))
g.add((person1, ex.worksAt, org))
g.add((person2, RDF.type, FOAF.Person))
g.add((person2, FOAF.name, Literal("Bob")))
g.add((person2, ex.worksAt, org))
g.add((person2, ex.knows, person1))
g.add((org, RDF.type, ex.Organization))
g.add((org, ex.name, Literal("Example Inc.")))

# 查询在 "Example Inc." 工作的人
q = """
SELECT ?personName
WHERE {
  ?person a foaf:Person .
  ?person ex:worksAt ?org .
  ?org ex:name "Example Inc." .
  ?person foaf:name ?personName .
}
"""
results = g.query(q, initNs={"foaf": FOAF, "ex": ex})
for row in results:
    print(f"{row.personName}")

7. 知识图谱在 RAG 中的挑战与考量

[图 6：知识图谱的稀疏性示例]
描述：展示一个知识图谱，其中部分实体之间缺少预期的连接。

• 构建成本高昂
• 维护和更新复杂
• 知识稀疏性和不完整性
  

[图 7：图嵌入的示意图]
描述：展示知识图谱节点映射到低维向量空间的过程。

图嵌入（Graph Embeddings） 将知识图谱中的节点和边表示为低维向量 [10]，捕捉图结构和语义关系。常见方法包括 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE [11] 和 GAT [12]。

8. RAG 结合知识图谱的系统架构

[图 8：RAG 结合知识图谱的系统架构]
描述：一个展示 RAG 系统如何与知识图谱集成的架构图，包括用户查询、知识图谱检索、文本检索、知识融合以及 LLM 生成等组件。

一个典型的结合知识图谱的 RAG 系统包含知识图谱、知识图谱检索模块、可选的文本检索模块、知识融合模块和 LLM。

9. 结论

知识图谱通过提供精确和结构化的知识，显著增强了 RAG 系统的能力，尤其在需要理解实体关系和进行复杂推理的场景中。虽然构建和维护知识图谱面临挑战，但随着技术的进步，知识图谱在赋能更智能的 RAG 系统方面展现出巨大的潜力。

参考文献

[1] Knowledge Graphs & LLMs: Multi-Hop Question Answering. Neo4j Blog.
[2] A. Hogan et al., “Knowledge graphs,” Synthesis Lectures on Data Management, vol. 11, no. 1, pp. 1-217, 2012.
[3] Understanding the Future of Knowledge Graph-Driven Retrieval Augmented Generation (RAG) | by Michael Iantosca | Medium.
[4] Step-by-Step Guide to Building Knowledge Graph RAG Systems - PageOn.ai.
[5] Using a Knowledge Graph to Implement a RAG Application - DataCamp.
[6] Enhance Your RAG Applications with Knowledge Graph RAG | Build Intelligent Apps With SingleStore.
[7] C. Zhang et al., “MedRAG: Enhancing Retrieval-augmented Generation with Knowledge Graph-Elicited Reasoning for Healthcare Copilot,” OpenReview, 2024.
[8] J. Devlin et al., “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.
[9] Y. Lin et al., “Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Graph Convolutional Network,” arXiv preprint arXiv:1903.10222, 2019.
[10] T. G. Kulkarni et al., “A Survey on Knowledge Graph Embedding: Approaches, Evaluation and Applications,” International Journal of Information Management Data Insights, vol. 1, no. 1, p. 100007, 2021.
[11] W. L. Hamilton et al., “Inductive Representation Learning on Large Graphs,” arXiv preprint arXiv:1707.06103, 2017.
[12] P. Veličković et al., “Graph Attention Networks,” arXiv preprint arXiv:1710.10903, 2017.

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