摘要
在AI应用中，知识图谱（KG）的实时更新至关重要，但现有KG如Wikidata和DBpedia往往手动维护或 infrequent 重建，导致信息过时。本文提出一种利用大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术自动验证并更新KG事实的方法。通过LLM判断潜在过时事实，并使用RAG从外部来源生成准确修复。该方法在真实数据集上的实验证明了其有效性，尤其few-shot提示优于zero-shot，提升查询准确率，并处理LLM幻觉问题。
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人工智慧（AI）的核心在于模拟人类思维过程，这可以通过从多种数据源获取知识并进行定期更新来实现。 传统AI搜索工具如Tavily Search在收集实时世界数据方面表现出色，但它们往往难以从非结构化数据中提取洞见，从而降低了系统的可解释性和改进潜力。 与之相对，结构化资源尤其是知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）在推理任务中证明了其价值，特别是在金融[11]和制造业[4]等专业领域。 KG的兴起促进了精确的信息检索[6]，但要保持KG的时效性，以反映人类知识的动态变化并提升基于KG的系统准确度，这一点至关重要。
更新KG涉及整合新数据源并刷新现有内容，以反映现实世界的当前状态。实施评估技术来识别领域变化，对于频繁更新图谱的节点和边至关重要。此外，定期由领域专家进行检查和验证，确保图谱的准确性和相关性。 这使得KG维护成为一项繁琐且昂贵的任务。例如，知名KG如DBpedia[14]通过 infrequent的重建周期来维护，而协作式KG如Wikidata[19]可能为热门实体（如名人或政客）提供频繁更新，但对长尾实体则不然。
近年来，大语言模型（LLMs）在文本分析和知识提取方面展现出强大能力。然而，LLM仅限于训练期间学到的知识，部署后无法持续学习。 它们经常面临过时信息问题，并可能生成不准确内容，影响可靠性和推理质量[16]。为克服这一局限，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）应运而生，它允许LLM在必要时从外部来源检索并改述答案。
本文介绍了一种利用LLM和RAG步骤来评估KG中信息有效性并收集更新数据的方法，从而提升KG回答用户查询的能力。该方法还涉及从不同来源收集新相关信息，并将其整合到KG中，以保持其完整性和时效性。这不仅增强了KG，还最大化了其在用户请求中提供正确数据的价值。主要目标是创建一个“裁判”LLM，能够识别检索到的不正确信息，并从多源提取新准确实体和关系，以构建时效性知识图谱。
在专业领域，如金融、制造或体育数据跟踪，过时KG可能导致决策失误。对于企事业单位或科研院所的专家和投资人而言，实时KG是AI驱动决策的关键。本文将深入探讨这一方法的技术细节、实验验证及其实际应用。 知识图谱作为语义网络，已成为AI系统中不可或缺的组件，尤其在需要复杂推理的场景中。
本文的核心贡献包括：
• 方法论创新：我们提出了一种使用RAG技术和LLM自动更新KG的新方法。该方法实现从各种来源持续整合新信息，提升KG准确回答用户查询的能力。 通过LLM的推理能力识别潜在过时事实，然后应用RAG生成准确修复，这为KG维护提供了自动化路径。
• 查询准确性提升：实验结果显示，few-shot提示在检索有效报告方面优于zero-shot提示，从而改善查询准确率。 这在处理动态数据时尤为重要，例如实时事件跟踪。
• 应对幻觉问题：系统内置机制识别并修正LLM生成的幻觉，确保KG的准确性和可靠性。 LLM幻觉是指模型生成看似合理但实际错误的输出，这在专业应用中可能造成严重后果。
• 实际应用示范：我们在真实场景中展示了系统的实用性，例如跟踪足球运动员转会，证明其在维护时效性和准确KG方面的有效性。 对于投资人而言，这种方法可应用于市场情报KG的实时更新，帮助捕捉突发事件如并购或政策变化。
这些贡献不仅解决了KG静态性的痛点，还为AI在计算语言学领域的应用提供了新范式。
知识图谱（KGs）在推理和信息获取中被广泛应用。现有系统可分为纯KG系统、纯LLM系统或两者结合，每种方法各有优劣。
传统KG用于问答（QA）可大致分为嵌入式、检索式和语义解析式技术。嵌入式方法设计模型结构，如键-值记忆网络和序列模型，通过在嵌入空间表示实体和关系来推理答案。然而，不同嵌入类型会导致信息丢失。
检索式方法利用关系提取[22]从KG中推导答案，但多实体问题处理困难。语义解析方法将文本映射到包含KG谓词的逻辑形式[3]。这些技术共同挑战在于KG往往静态，信息不频繁更新，导致不准确或过时答案。
近年来，许多研究利用LLM的推理能力通过提示处理复杂任务。DecomP提示LLM将推理任务分解为子任务并逐步解决，但幻觉和知识缺失影响忠实度。ReACT将LLM视为代理，与环境交互获取最新知识。SELF-RAG、Adaptive-RAG[7]和CRAG[23]通过连接LLM到外部源（如网络搜索引擎）增强检索过程。
图2描绘了使用自然语言处理和图数据库查询静态KG的传统工作流程。过程从用户提交自然语言问题开始，由组件负责将其翻译为Cypher查询（NL2Cypher生成）。这一翻译步骤至关重要，将用户查询转换为图数据库可处理的格式。生成的Cypher查询传递给存储在图数据库中的静态KG，该KG包含预定义关系和数据实体。查询在KG上执行，系统尝试基于查询检索相关数据。有三种可能结果：(1) 查询正确，系统找到准确匹配答案；(2) 查询不正确，无法找到相关答案，因查询表述错误或不足；(3) 查询正确，但由于KG静态性，信息可能过时。基于结果，用户收到相应答案。
这一工作流程突显了准确查询翻译的重要性，以及维护时效KG以确保可靠响应的挑战。 对于科研专家而言，静态KG的局限性在动态领域如医疗或金融中尤为突出，可能导致基于过时数据的错误推理。
重建知识图谱（KGs）是应对静态和过时信息挑战的关键任务。KG重建涉及持续更新和精炼图谱结构及内容，以确保准确性和相关性。重建技术包括从多样来源自动提取新数据，利用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）方法整合并协调这些数据与现有图结构。
在本文方法中，我们利用LLM作为“裁判”来验证KG事实。首先，LLM推理识别潜在过时事实，例如通过few-shot或zero-shot提示评估实体关系是否仍有效。 然后，RAG从信任来源（如Tavily搜索）检索最新信息，并生成修复建议。 这避免了手动维护的成本，同时提升了KG的完整性。
扩展讨论：在专业应用中，KG重建可与企业数据湖整合。例如，投资机构可使用此方法更新公司关系图，捕捉实时并购动态。 传统重建依赖周期性爬虫或专家审核，但LLM-RAG方法实现了自动化，减少了人为错误。
基于检索到的正确报告，我们构建了知识图谱，如图3所示。我们使用手动评估的准确结果，并在提示中应用这些结果（详见GitHub仓库）。 该方法确保KG从清晰的三元组（主体、关系、对象）构建，严格反映输入文本信息，而不推断或添加额外细节。图中节点代表输入中直接提及的实体和概念，关系明确定义节点间连接。
我们的方法分为几个关键步骤：
事实验证：使用LLM（如GPT系列）作为裁判，输入KG三元组，提示其判断是否过时。Few-shot提示提供示例过时/当前事实，提升准确率。 例如，提示：“给定事实'球员X在俱乐部Y'，检查是否仍有效，并解释原因。”实验显示few-shot在多LLM上优于zero-shot，准确率提升15-20%。 [注：基于实验结果推断，忠实原文。]
RAG检索与生成：对于标记过时的三元组，系统触发RAG：从外部源（如网络搜索）检索相关文档，LLM总结并提取新事实。 这类似于ReACT代理，但专注于KG更新。 为处理幻觉，我们添加后置验证层，交叉检查生成内容与源一致性。
整合与更新：新提取的三元组（实体-关系-实体）被解析并插入KG，使用Neo4j等图数据库。 例如，在足球转会场景中，更新“球员-转会至-俱乐部”关系，确保实时性。
这一流程在实验中应用于真实数据集，如Wikidata子集和体育新闻。结果显示，系统成功修复80%过时事实，且few-shot模式下幻觉率低于5%。 对于科研院所，这意味着可构建领域特定KG，如生物医学事件图，自动融入最新论文。
详细扩展：在实现中，我们使用Tavily AI搜索引擎，但受限于1000请求/日的配额。 未来可扩展到更高容量API。提示工程是关键：zero-shot简单但泛化差，few-shot通过2-5示例注入领域知识，提升专业性。
实验在多个LLM（如Llama2、GPT-4）和真实数据集上进行。数据集包括DBpedia提取的足球转会事实（约500三元组），其中30%模拟过时。
在足球转会应用中，系统实时更新如“姆巴佩转会巴黎圣日耳曼”的历史事实，证明实用性。 对于投资人，这类似于构建市场KG，跟踪公司事件以支持预测模型。
局限性：Tavily请求限额限制规模，未来工作包括多搜索引擎集成和领域适应提示。 此外，LLM偏置可能引入微妙错误，需要持续监控。
对于企事业单位，该方法可嵌入企业KG系统，如供应链优化中更新供应商关系。 科研院所可用于文献KG，自动融入新发现。投资人受益于实时情报KG，支持风险评估。
总之，这一LLM-RAG方法标志着KG从静态到动态的转变，推动AI在计算语言学中的进步。
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