Fast Think-on-Graph: Wider, Deeper and Faster Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph
Auteurs : Xujian Liang, Zhaoquan Gu
Points clés générés par l'IA
- Les auteurs Xujian Liang et Zhaoquan Gu ont présenté un article sur "Fast Think-on-Graph" pour améliorer les modèles linguistiques à grande échelle.
- Ils introduisent le concept de Graph Retrieval Augmented Generation (GRAG) pour intégrer des informations graphiques dans les modèles linguistiques et atténuer l'effet d'hallucination.
- Malgré les avancées de GRAG, certaines limitations persistent, notamment la capture étroite des corrélations provenant des graphes de connaissances (KGs) et la complexité des méthodes couplées aux KGs.
- Pour surmonter ces limitations, les auteurs proposent Fast Think-on-Graph (FastToG), qui permet aux LLMs de penser "communauté par communauté" au sein des KGs en utilisant la détection de communautés et deux étapes - grossière et fine - pour un rétablissement plus rapide.
- Deux méthodes Community-to-Text sont développées pour convertir la structure graphique des communautés en texte afin d'améliorer la compréhension par les LLMs.
- Les résultats expérimentaux montrent que FastToG offre une précision accrue, un raisonnement plus rapide et une meilleure explicabilité par rapport aux travaux antérieurs, offrant ainsi une solution prometteuse pour améliorer la performance des modèles linguistiques à grande échelle lorsqu'ils interagissent avec des graphes de connaissances complexes.
Résumé : Graph Retrieval Augmented Generation (GRAG) is a novel paradigm that takes the naive RAG system a step further by integrating graph information, such as knowledge graph (KGs), into large-scale language models (LLMs) to mitigate hallucination. However, existing GRAG still encounter limitations: 1) simple paradigms usually fail with the complex problems due to the narrow and shallow correlations capture from KGs 2) methods of strong coupling with KGs tend to be high computation cost and time consuming if the graph is dense. In this paper, we propose the Fast Think-on-Graph (FastToG), an innovative paradigm for enabling LLMs to think ``community by community" within KGs. To do this, FastToG employs community detection for deeper correlation capture and two stages community pruning - coarse and fine pruning for faster retrieval. Furthermore, we also develop two Community-to-Text methods to convert the graph structure of communities into textual form for better understanding by LLMs. Experimental results demonstrate the effectiveness of FastToG, showcasing higher accuracy, faster reasoning, and better explainability compared to the previous works.
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