CoT-RAG：用知识图谱和智能检索修复大语言模型推理的缺陷 原创

在当今数字化时代，大语言模型（LLMs）已经彻底改变了我们与信息交互的方式。从生成类人文本到翻译语言，再到编写代码，它们的能力令人惊叹。然而，当涉及到复杂的推理任务时，这些模型的表现却常常不尽如人意。今天，我们要介绍的 CoT-RAG 框架，就是为了解决这一问题而诞生的。

一、大语言模型推理的困境

大语言模型（LLMs）如 GPT-4、Claude 和 Llama 等，以其强大的语言生成能力，已经在众多领域得到了广泛应用。然而，当它们被要求解决复杂的多步推理问题时，往往会暴露出一些问题。例如，在医学、金融和法律等高风险领域，错误的推理可能导致严重的后果。

为了解决这一问题，研究人员提出了“思维链”（Chain-of-Thought，简称 CoT）提示技术。通过让模型“逐步思考”，CoT 能够在一定程度上改善 LLM 的推理能力。然而，CoT 并非万能的。它仍然存在逻辑跳跃、事实误解甚至“幻觉”等问题，尤其是在处理复杂的推理任务时。

二、CoT-RAG：一种创新的解决方案

CoT-RAG 是由华中科技大学、奥尔堡大学和华为技术有限公司的研究人员提出的一种新型框架。它通过将知识图谱（Knowledge Graphs，简称 KGs）和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）直接整合到思维链过程中，旨在提高 LLM 推理的可靠性、透明度和准确性。

CoT-RAG 的核心在于其三大支柱：知识图谱驱动的思维链生成、案例感知的 RAG 以及伪程序提示执行（Pseudo-Program Prompting，简称 PsePrompting）。接下来，我们将详细探讨这三大支柱是如何协同工作的。

三、知识图谱驱动的思维链生成

CoT-RAG 的第一步是为推理过程建立可靠的结构。它利用决策树（Decision Trees，简称 DTs）和知识图谱（KGs）的力量。决策树是一种在分类和回归领域广泛使用的工具，因其逻辑连贯性和可解释性而备受青睐。在 CoT-RAG 中，专家提供了一个粗粒化的决策树，代表特定领域解决问题的高级逻辑。

然而，手动设计细粒化的决策树是一项繁琐的工作。CoT-RAG 利用 LLM 自身的能力，将专家提供的粗粒化决策树节点分解为更详细的知识图谱。知识图谱擅长清晰地表示实体及其关系，非常适合捕捉复杂推理过程中的复杂依赖关系。

例如，一个简单的决策树节点“这个人需要走多少趟？”可以被 LLM 分解为多个知识图谱中的实体，每个实体代表一个子问题，并具有四个关键属性：子问题、子案例、子描述（初始为空）和答案（初始为空）。通过这种方式，知识图谱不仅标准化了推理过程，还提高了推理的可控性和透明度。

四、案例感知的 RAG：动态知识检索

有了结构化的知识图谱后，如何确保 LLM 在解决具体问题时能够获取正确的事实信息呢？这就是 CoT-RAG 独特的 RAG 集成发挥作用的地方。与传统的 RAG 方法不同，CoT-RAG 在知识图谱的每个相关节点动态检索信息。

具体来说，用户输入问题描述后，LLM 会使用知识图谱中特定实体的子问题和子案例作为提示，从用户输入中提取相关的事实片段，并将其填充到知识图谱的子描述属性中。这一过程不仅为 LLM 提供了具体问题的上下文和事实依据，还减少了模型“幻觉”或使用错误假设的可能性。

此外，CoT-RAG 还允许系统根据用户输入动态更新知识图谱的知识库，使其能够适应不断变化的场景或领域。这种“案例感知”的 RAG 方法不仅提高了推理的准确性，还增强了系统的适应性。

五、伪程序提示执行：逻辑严谨的推理执行

有了结构化的知识图谱和动态检索的事实信息后，接下来的挑战是如何可靠地执行推理链。CoT-RAG 引入了伪程序提示执行（PsePrompting），这是一种介于自然语言和严格编程代码之间的中间形式。

伪程序将知识图谱中的推理步骤及其依赖关系以更严谨的逻辑形式表示出来，同时保持了足够的灵活性和可读性。例如，在处理一个简单的算术问题时，伪程序可以清晰地定义每个步骤的输入、输出以及依赖关系，从而避免了自然语言的歧义和严格编程代码的限制。

通过伪程序，LLM 可以按照定义好的逻辑顺序逐步执行推理过程，同时利用动态检索到的事实信息进行计算和推断。这种方法不仅提高了推理的准确性，还使得推理过程更加透明和可解释。

六、CoT-RAG 的实验与分析

研究人员对 CoT-RAG 进行了广泛的实验，测试了其在九个公开基准数据集上的表现，这些数据集涵盖了算术推理、常识推理和符号推理三大类别。实验结果表明，CoT-RAG 在所有数据集和 LLM 上的表现均优于现有的基线方法，平均准确率提高了 4% 至 23%。

特别是在复杂问题上，CoT-RAG 的优势更为明显。随着问题复杂度的增加（以知识图谱分解生成的实体数量衡量），CoT-RAG 的准确率与其他方法的差距进一步扩大。这表明 CoT-RAG 非常适合处理多步复杂推理任务。

此外，研究人员还进行了消融研究、鲁棒性分析和可扩展性测试。结果表明，CoT-RAG 的三大支柱——知识图谱、案例感知 RAG 和伪程序提示——都对推理性能有显著贡献。同时，CoT-RAG 在不同伪程序语言、不同知识案例和不同专家设计的决策树下均表现出良好的鲁棒性。

在可扩展性方面，CoT-RAG 在法律、金融等特定领域的数据集上表现出色，显著优于传统的向量检索方法和基于图的 RAG 方法。这表明 CoT-RAG 在复杂推理任务中具有更高的效率和准确性。

七、CoT-RAG 的意义与未来展望

CoT-RAG 为大语言模型的可靠推理提供了一种全新的思路。通过将知识图谱、动态知识检索和伪程序提示相结合，它不仅提高了推理的准确性，还增强了推理过程的透明度和适应性。这对于那些对可靠性要求极高的领域，如法律、金融和医疗等，具有重要的意义。

然而，CoT-RAG 也存在一些局限性。例如，它目前依赖于强大的 LLM，而这些模型可能并不总是易于获取。此外，初始决策树的构建需要依赖领域专家的知识，这可能会限制其在某些领域的应用。

未来的研究方向可能包括减少对专家知识的依赖、探索混合执行模型（在某些步骤中使用代码，在其他步骤中使用伪程序提示），以及进一步研究知识案例的动态更新机制。

总之，CoT-RAG 为我们提供了一个构建下一代可靠 AI 系统的有力框架。它不仅让大语言模型的推理更加可靠，还为我们在受监管行业中设计和审计 AI 系统提供了新的思路。

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本文转载自​​Halo咯咯​​​    作者：基咯咯