智能故障分析：IR-based GraphRAG 显著提升汽车故障分析效率

AI 搜索引擎 2024-12-13

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今天分享的是一个针对汽车故障分析场景的RAG方法：IR-based GraphRAG。

论文链接: https://arxiv.org/abs/2411.19539

简介

随着汽车技术的发展和复杂性增加，故障分析的重要性凸显，但因汽车故障涉及多部件连锁反应，对工程师尤其是初学者具有挑战性。虽然汽车公司记录了大量故障文档，但因其以自然语言呈现，难以提取关键关系信息。知识图谱（KG）因其语义表达和结构化存储优势被应用于故障分析，但数据庞杂和结构复杂限制了其信息提取效果。结合大语言模型（LLMs）与知识图谱的检索增强生成（RAG）方法，特别是 GraphRAG，为知识管理提供新思路。然而，现有 GraphRAG 框架以语义解析（SP）为主，难以生成可执行的 KG 查询，并且对节点关注多于关系，未能充分利用知识图谱的结构和连锁反应信息。

为了解决上述问题，本文提出了 IR-based GraphRAG，一种基于信息检索 (IR) 的 GraphRAG 方法。该方法首先使用 LLM 从用户查询中提取相关术语，然后，基于相关术语从 KG 中提取子图，进一步，使用 LLM 过滤无关子图，选择与用户查询相关的子图。最后，使用 LLM 和过滤后的子图生成最终答案。

实验结果表明，IR-based GraphRAG在汽车故障分析领域的性能优于现有方法。在基于故障文档构建的测试数据集中，生成文本的ROUGE F1得分较当前方法平均提高了157.6%。

框架

IR-based GraphRAG 是一种基于信息检索 (IR) 的 GraphRAG 方法，旨在解决现有 GraphRAG 框架难以适应现有知识图谱的问题。其步骤如下：

1. 提取术语 (Retrieving):

输入: 用户查询和检索提示。
输出: 相关术语集合。
过程: LLM 处理用户查询，识别相关汽车问题和故障，并提取相关术语。例如，如果用户查询为“发动机故障”，LLM 可能会提取“发动机”、“火花塞”、“燃油喷射器”等术语。

2. 提取子图 (Extracting):

输入: 术语集合和知识图谱。
输出: 子图集合。
过程:

对于每个术语，在 KG 中查找与该术语相关的节点。
以为中心，提取与直接相连的节点和边，形成一个一跳链子图。例如，如果为“发动机”，则可能包含“火花塞”、“燃油喷射器”等节点，则包含连接这些节点的边。

3. 过滤子图 (Filtering):

输入: 子图集合和用户查询。
输出: 过滤后的子图集合。
过程: LLM 使用过滤函数选择与用户查询相关的子图，去除无关子图。例如，如果用户查询为“发动机故障”，则与发动机无关的子图将被过滤掉。

4. 推理 (Reasoning):

输入: 过滤后的子图集合、用户查询和推理提示。
输出: 最终答案。
过程:

如果子图数量超过提示 token 限制，则随机删除部分子图。
LLM 使用推理函数生成最终答案，结合用户查询和过滤后的子图信息。例如，LLM 可能会分析发动机、火花塞和燃油喷射器之间的关系，并推断出火花塞故障可能导致发动机故障。

总结

IR-based GraphRAG 为汽车故障分析知识管理提供了一种有效且可解释的解决方案。它利用 LLM 和 KG 的优势，克服了现有方法的局限性，提高了汽车故障分析的效率和准确性。然而，该方案仍然存在一些局限性：目前子图提取只能提取一跳链，无法捕捉更复杂的故障传播过程；此外，当前仅支持一轮交互，无法生成更深入的解释。

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