Triple Play：一个结合知识图谱（KG）、大语言模型（LLM）和检索-生成（RAG）技术的框架，用于提升问答推理能力

《Knowledge-Based Systems》：Triple Play: A framework for enhanced question answering reasoning with KG, LLM, and RAG

　　

Shahenda Hatem | Ghada Khoriba | Mohamed H. Gad-Elrab | Mohamed ElHelw

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  我们提出了Triple Play框架，这是一个无需训练即可处理不完整知识图谱（KG）的问答（QA）方案。
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  Triple Play将大型语言模型（LLM）的推理能力与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术相结合。
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  该框架能够利用实时外部数据源识别并替换缺失的知识图谱三元组。
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  我们的方法使用小型LLM就能够获得有竞争力的性能，从而降低了计算成本。
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  即使在知识图谱不完整率达到80%的情况下，Triple Play的表现也优于GoG和ToG框架。