洞察 - 自然語言處理 - # 基於大型語言模型的 SPARQL 查詢生成

基於大型語言模型的聯邦知識圖譜自然語言 SPARQL 查詢生成

Q: 該系統如何處理生物資訊學領域以外的知識圖譜和查詢？

該系統設計具備高度可擴展性，可以應用於生物資訊學領域以外的知識圖譜和查詢。其核心機制依賴於以下幾點： 標準化元數據： 系統利用 SPARQL 端點的標準化元數據（例如查詢範例和 VoID 描述）來理解知識圖譜的結構和內容。只要其他領域的知識圖譜提供相似的標準化元數據，系統就能夠適應。 嵌入和向量資料庫： 系統使用嵌入技術將查詢和知識圖譜元素表示為向量，並利用向量資料庫進行相似性搜索。這種方法不依赖于特定领域的知识，可以适用于任何提供文本描述的知识图谱。 可替換的 LLM： 系統的設計允許使用任何兼容 OpenAI API 的大型語言模型。這意味著使用者可以根據需要選擇最適合特定領域的 LLM。 然而，需要注意的是，系統的效能取決於訓練數據的質量和數量。如果要將系統應用於新的領域，可能需要使用該領域的數據對 LLM 進行微調，並提供相應的查詢範例和知識圖譜元數據。

Q: 如果用戶查詢非常複雜或模棱兩可，該系統的性能如何？

如果用戶查詢非常複雜或模棱兩可，系統的效能可能會受到影響。以下是一些可能出現的情況： 無法生成有效查詢： 對於極其複雜或超出系統理解範圍的查詢，LLM 可能無法生成有效的 SPARQL 查詢。 生成錯誤或不完整查詢： 模棱兩可的查詢可能導致 LLM 生成語義錯誤或不完整的 SPARQL 查詢，從而無法返回預期結果。 需要多次交互才能 уточнить查詢： 系統可能需要與用戶進行多次交互，通過澄清問題或提供更多上下文信息來 уточнить查詢意圖，才能生成準確的查詢。 為了應對這些挑戰，系統可以採取以下措施： 利用查詢驗證和修正機制： 系統內建的查詢驗證和修正機制可以識別潛在錯誤，並根據知識圖譜的 Schema 信息提出修正建議，提高查詢的準確性。 結合查詢意圖識別和消歧技術： 可以整合更先進的自然語言處理技術，例如查詢意圖識別和消歧，幫助系統更好地理解用戶查詢，減少歧義。 提供互動式查詢构建功能： 系統可以提供互動式查詢构建功能，允許用戶逐步完善查詢條件，或從系統推薦的選項中選擇，降低查詢的複雜度。

Q: 除了生成 SPARQL 查詢之外，LLMs 還可以應用於知識圖譜問答系統的哪些其他方面？

除了生成 SPARQL 查詢之外，LLMs 還可以應用於知識圖譜問答系統的以下方面： 查詢意圖理解和分類： LLM 可以分析用戶查詢，識別查詢意圖（例如查詢實體信息、關係查詢、統計查詢等），並將其分類，以便系統調用相應的處理模塊。 實體鏈接和消歧： LLM 可以將用戶查詢中的提及詞與知識圖譜中的實體進行鏈接，並解決可能存在的歧義，例如“蘋果”是指水果還是公司。 答案生成和解釋： LLM 可以根據 SPARQL 查詢返回的結果，生成自然語言形式的答案，並提供額外的解釋和背景信息，使答案更易於理解。 知識圖譜摘要和可視化： LLM 可以用於生成知識圖譜的自然語言摘要，或將查詢結果可視化，例如生成圖表或表格，幫助用戶更好地理解數據。 對話式知識圖譜問答： LLM 可以支持多輪對話，記住之前的交互信息，並根據上下文理解用戶的後續問題，提供更自然流暢的問答體驗。

核心概念

該文提出了一種基於檢索增強生成（RAG）和大型語言模型（LLM）的系統，用於將用戶的自然語言問題轉換為針對生物資訊學知識圖譜的精確 SPARQL 查詢，並透過知識圖譜中繼資料和查詢驗證步驟來提高查詢生成準確性和減少錯誤。

摘要

文章摘要

這篇研究論文介紹了一個創新的系統，旨在協助使用者在生物資訊學知識圖譜（KGs）中進行查詢。該系統特別關注於瑞士生物資訊學研究所（SIB）的聯邦知識圖譜，例如 UniProt、Bgee 和 OMA。

研究背景

在生物資訊學領域，查詢複雜的知識圖譜對於獲取有意義的見解至關重要。然而，手動創建 SPARQL 查詢，尤其是跨越多個互聯知識圖譜的聯邦查詢，即使對專家來說也是一項耗時且具有挑戰性的任務。因此，對於能夠將自然語言查詢轉換為 SPARQL 的知識圖譜問答（KGQA）系統的需求日益增長，以彌合用戶問題與可用結構化數據之間的差距。

系統設計與功能

該系統利用大型語言模型（LLMs）和端點中繼資料來生成 SPARQL 查詢，同時解決了動態整合不斷發展的數據集的挑戰，而無需持續重新訓練。透過提供一個可擴展的系統來適應生物資訊學知識複雜多變的環境，該系統旨在顯著減少跨聯邦知識圖譜查詢所需的時間和專業知識。系統的主要功能包括：

基於嵌入的相似性搜索： 使用嵌入技術根據用戶問題檢索相關上下文。
利用檢索到的上下文構建提示： 利用檢索到的上下文信息構建有效的 LLM 提示。
使用端點架構驗證和校正查詢： 透過端點架構驗證生成的 SPARQL 查詢，並在必要時進行校正。
向用戶呈現查詢和相關上下文： 向用戶提供生成的查詢以及相關的上下文信息，以幫助理解和解釋結果。

系統評估

初步測試結果顯示，較大的 LLMs 在整體表現上明顯更好，能夠有效地從提供的示例中推斷出查詢。相比之下，查詢驗證對於較小的 LLMs 特別有價值，不僅提高了準確性，還確保系統生成的查詢至少能檢索到一些相關結果。

總結

該研究提出了一個利用 LLMs 生成聯邦 SPARQL 查詢的系統，以響應用戶提出的自然語言問題。該系統目前處理 SIB 語義網數據中生物資訊學知識圖譜的查詢，但可以輕鬆地重複使用於其他感興趣的知識圖譜。該系統是完全開源的，可以在 chat.expasy.org 上訪問演示。

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统计

該系統使用 BAAI/bge-large-en-v1.5 模型和 fastembed 庫生成文本嵌入。
該系統使用 Qdrant 向量數據庫來存儲嵌入向量並執行餘弦相似性搜索。
該系統使用 OpenAI 模型，但也測試了 LLaMA 和 Mixtral 等模型。
較大的 LLMs 在查詢生成方面表現更好，而查詢驗證對較小的 LLMs 特別有價值。

引用

"LLMs present an exciting opportunity to address this challenge, offering the potential to automatically generate accurate SPARQL queries from natural language inputs."
"By offering a scalable system that adapts to the complex and changing landscape of bioinformatics knowledge, we aim to significantly reduce the time and expertise needed to query across federated KGs."

从中提取的关键见解

LLM-based SPARQL Query Generation from Natural Language over Federated Knowledge Graphs

by Vincent Emon... 在 arxiv.org 10-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.06062.pdf

LLM-based SPARQL Query Generation from Natural Language over Federated Knowledge Graphs

更深入的查询

該系統如何處理生物資訊學領域以外的知識圖譜和查詢？

該系統設計具備高度可擴展性，可以應用於生物資訊學領域以外的知識圖譜和查詢。其核心機制依賴於以下幾點：

標準化元數據： 系統利用 SPARQL 端點的標準化元數據（例如查詢範例和 VoID 描述）來理解知識圖譜的結構和內容。只要其他領域的知識圖譜提供相似的標準化元數據，系統就能夠適應。
嵌入和向量資料庫： 系統使用嵌入技術將查詢和知識圖譜元素表示為向量，並利用向量資料庫進行相似性搜索。這種方法不依赖于特定领域的知识，可以适用于任何提供文本描述的知识图谱。
可替換的 LLM： 系統的設計允許使用任何兼容 OpenAI API 的大型語言模型。這意味著使用者可以根據需要選擇最適合特定領域的 LLM。

然而，需要注意的是，系統的效能取決於訓練數據的質量和數量。如果要將系統應用於新的領域，可能需要使用該領域的數據對 LLM 進行微調，並提供相應的查詢範例和知識圖譜元數據。

如果用戶查詢非常複雜或模棱兩可，該系統的性能如何？

如果用戶查詢非常複雜或模棱兩可，系統的效能可能會受到影響。以下是一些可能出現的情況：

無法生成有效查詢： 對於極其複雜或超出系統理解範圍的查詢，LLM 可能無法生成有效的 SPARQL 查詢。
生成錯誤或不完整查詢： 模棱兩可的查詢可能導致 LLM 生成語義錯誤或不完整的 SPARQL 查詢，從而無法返回預期結果。
需要多次交互才能 уточнить查詢：  系統可能需要與用戶進行多次交互，通過澄清問題或提供更多上下文信息來 уточнить查詢意圖，才能生成準確的查詢。
為了應對這些挑戰，系統可以採取以下措施：

利用查詢驗證和修正機制：  系統內建的查詢驗證和修正機制可以識別潛在錯誤，並根據知識圖譜的 Schema 信息提出修正建議，提高查詢的準確性。
結合查詢意圖識別和消歧技術：  可以整合更先進的自然語言處理技術，例如查詢意圖識別和消歧，幫助系統更好地理解用戶查詢，減少歧義。
提供互動式查詢构建功能：  系統可以提供互動式查詢构建功能，允許用戶逐步完善查詢條件，或從系統推薦的選項中選擇，降低查詢的複雜度。

除了生成 SPARQL 查詢之外，LLMs 還可以應用於知識圖譜問答系統的哪些其他方面？

除了生成 SPARQL 查詢之外，LLMs 還可以應用於知識圖譜問答系統的以下方面：

查詢意圖理解和分類： LLM 可以分析用戶查詢，識別查詢意圖（例如查詢實體信息、關係查詢、統計查詢等），並將其分類，以便系統調用相應的處理模塊。
實體鏈接和消歧： LLM 可以將用戶查詢中的提及詞與知識圖譜中的實體進行鏈接，並解決可能存在的歧義，例如“蘋果”是指水果還是公司。
答案生成和解釋：  LLM 可以根據 SPARQL 查詢返回的結果，生成自然語言形式的答案，並提供額外的解釋和背景信息，使答案更易於理解。
知識圖譜摘要和可視化：  LLM 可以用於生成知識圖譜的自然語言摘要，或將查詢結果可視化，例如生成圖表或表格，幫助用戶更好地理解數據。
對話式知識圖譜問答：  LLM 可以支持多輪對話，記住之前的交互信息，並根據上下文理解用戶的後續問題，提供更自然流暢的問答體驗。