Multi-Hop-Reasoning

Was ist Multi-Hop-Reasoning?

Multi-Hop-Reasoning ist ein Prozess in der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich Natural Language Processing (NLP) und Wissensgraphen, bei dem ein KI-System logische Verbindungen über mehrere Informationsstücke hinweg herstellt, um zu einer Antwort oder Entscheidung zu gelangen. Anstatt sich auf eine einzige Quelle oder direkte Information zu stützen, erfordert Multi-Hop-Reasoning, dass die KI eine Kette miteinander verbundener Datenpunkte – sogenannte „Hops“ – durchläuft, um eine umfassende Antwort zu synthetisieren.

Im Wesentlichen spiegelt Multi-Hop-Reasoning die menschliche Fähigkeit wider, verschiedene Wissensfragmente aus unterschiedlichen Kontexten zu kombinieren, um komplexe Probleme zu lösen oder schwierige Fragen zu beantworten. Dieser Ansatz geht über das einfache Abrufen von Fakten hinaus und verlangt vom KI-System, Beziehungen zu verstehen, Schlussfolgerungen zu ziehen und vielfältige Informationen zu integrieren, die über Dokumente, Datenbanken oder Wissensgraphen verteilt sind.

Zentrale Komponenten

• Mehrere Informationsquellen: Der Reasoning-Prozess bezieht Daten aus verschiedenen Dokumenten, Wissensbasen oder Systemen ein.
• Logische Verbindungen: Beziehungen zwischen unterschiedlichen Informationsstücken herstellen.
• Schlussfolgerung und Integration: Durch das Verbinden der Datenpunkte werden neue Erkenntnisse gewonnen.
• Sequenzielle Reasoning-Schritte (Hops): Jeder Hop steht für einen Schritt in der Reasoning-Kette, der der endgültigen Antwort näherkommt.

Wie wird Multi-Hop-Reasoning eingesetzt?

Multi-Hop-Reasoning wird in verschiedenen KI-Anwendungen eingesetzt, um die Tiefe und Genauigkeit von Informationsabruf und Entscheidungsprozessen zu erhöhen.

Natural Language Processing (NLP) und Question Answering

Im NLP ist Multi-Hop-Reasoning entscheidend für fortgeschrittene Frage-Antwort-Systeme. Diese Systeme müssen komplexe Anfragen verstehen und verarbeiten, die nicht durch einen einzigen Satz oder Absatz beantwortet werden können.

Beispiel:

Frage:
„Welcher Autor, geboren in Frankreich, gewann 1957 den Nobelpreis für Literatur und schrieb ‚Der Fremde‘?“

Um dies zu beantworten, muss die KI:

1. Autoren identifizieren, die in Frankreich geboren wurden.
2. Bestimmen, welcher davon 1957 den Nobelpreis für Literatur erhielt.
3. Prüfen, wer von ihnen ‚Der Fremde‘ geschrieben hat.

Durch das Verbinden dieser Informationen über verschiedene Datenpunkte hinweg kommt die KI zu dem Ergebnis: Albert Camus.

Reasoning mit Wissensgraphen

Wissensgraphen stellen Entitäten (Knoten) und Beziehungen (Kanten) in einem strukturierten Format dar. Multi-Hop-Reasoning ermöglicht es KI-Agenten, diese Graphen zu durchlaufen, sequenzielle Schlussfolgerungen zu ziehen und neue Beziehungen zu entdecken oder Antworten abzurufen, die nicht explizit angegeben sind.

Anwendungsfall: Vervollständigung von Wissensgraphen

KI-Systeme können fehlende Verbindungen oder Fakten in einem Wissensgraphen vorhersagen, indem sie über bestehende Beziehungen reasoning betreiben. Beispielsweise, wenn ein Wissensgraph enthält:

• Person A ist Elternteil von Person B.
• Person B ist Elternteil von Person C.

Die KI kann durch Multi-Hop-Reasoning folgern, dass Person A Großelternteil von Person C ist.

Reinforcement Learning in unvollständigen Umgebungen

In Umgebungen mit unvollständigen Informationen, wie z. B. teilweisen Wissensgraphen, nutzen Agenten Multi-Hop-Reasoning, um Unsicherheiten zu navigieren. Reinforcement-Learning-Algorithmen ermöglichen es den Agenten, sequenzielle Entscheidungen zu treffen und Belohnungen für Aktionen zu erhalten, die sie dem Ziel näherbringen.

Beispiel:

Ein KI-Agent startet an einem Konzeptknoten in einem Wissensgraphen und wählt nacheinander Kanten (Relationen) aus, um ein Zielkonzept zu erreichen. Für eine erfolgreiche Navigation wird der Agent belohnt, auch wenn der direkte Pfad aufgrund fehlender Daten nicht verfügbar ist.

KI-Automatisierung und Chatbots

Bei KI-gestützten Chatbots verbessert Multi-Hop-Reasoning die Konversationsfähigkeiten, indem es dem Bot ermöglicht, detaillierte und kontextuell relevante Antworten zu liefern.

Anwendungsfall: Kundensupport-Chatbot

Ein Chatbot, der Benutzer bei technischen Problemen unterstützt, muss möglicherweise:

1. Den Gerätetyp des Nutzers aus vorherigen Interaktionen identifizieren.
2. Bekannte Probleme zu diesem Gerät aus einer Wissensdatenbank abrufen.
3. Fehlerbehebungsschritte zum spezifisch gemeldeten Problem bereitstellen.

Durch Reasoning über mehrere Informationsstücke hinweg liefert der Chatbot eine präzise und hilfreiche Antwort.

Beispiele und Anwendungsfälle

Multi-Hop-Question-Answering-Systeme

Gesundheitswesen:

Frage:
„Welches Medikament kann einem Patienten verschrieben werden, der allergisch auf Penicillin ist, aber eine Behandlung gegen eine bakterielle Infektion benötigt?“

Reasoning-Schritte:

1. Medikamente zur Behandlung bakterieller Infektionen identifizieren.
2. Medikamente mit Penicillin oder verwandten Wirkstoffen ausschließen.
3. Alternative Antibiotika vorschlagen, die für Penicillin-Allergiker geeignet sind.

Das KI-System synthetisiert medizinisches Wissen, um sichere Therapieoptionen bereitzustellen.

Reasoning mit Wissensgraphen und Reward Shaping

Im Reinforcement Learning verändert Reward Shaping die Belohnungsfunktion, um den Lernagenten gezielter zu führen, insbesondere in Umgebungen mit spärlichen oder irreführenden Belohnungen.

Anwendungsfall:

Ein KI-Agent, der eine Verbindung zwischen zwei Entitäten in einem Wissensgraphen finden soll, erhält Zwischenbelohnungen für jeden korrekten Hop. Das fördert die Entdeckung von Multi-Hop-Pfaden, auch in unvollständigen Graphen.

Multi-Hop-Reasoning in Chatbots

Persönlicher Assistent-Chatbot:

Szenario:
Ein Nutzer fragt: „Erinnere mich daran, die Zutaten für das Rezept aus der Kochsendung von gestern zu kaufen.“

KI-Reasoning:

1. Ermitteln, welche Kochsendung der Nutzer gestern gesehen hat.
2. Das vorgestellte Rezept dieser Sendung abrufen.
3. Die Zutatenliste extrahieren.
4. Eine Erinnerung mit dieser Liste anlegen.

Der Chatbot verbindet Kalenderdaten, externe Inhalte und Nutzerpräferenzen, um die Anfrage zu erfüllen.

Umgang mit unvollständigen Wissensgraphen

KI-Agenten arbeiten oft mit Wissensgraphen, denen bestimmte Fakten fehlen (unvollständige Umgebungen). Multi-Hop-Reasoning ermöglicht es dem Agenten, fehlende Informationen durch das Erkunden indirekter Pfade zu erschließen.

Beispiel:

Falls die direkte Beziehung zwischen zwei Konzepten fehlt, findet der Agent ggf. einen Pfad über Zwischenkonzepte und schließt so Wissenslücken.

Formulierung als Reinforcement Learning

Multi-Hop-Reasoning-Aufgaben können als Reinforcement-Learning-Probleme formuliert werden, bei denen ein Agent Aktionen in einer Umgebung ausführt, um kumulative Belohnungen zu maximieren.

Komponenten:

• State: Aktuelle Position im Wissensgraphen oder Kontext.
• Action: Mögliche Hops zum nächsten Knoten oder Informationsstück.
• Reward: Rückmeldesignal für erfolgreiche Reasoning-Schritte.
• Policy: Strategie, die die Aktionen des Agenten steuert.

Beispiel:

Ein Agent versucht, eine Anfrage zu beantworten, indem er sukzessive Relationen in einem Wissensgraphen auswählt und für jeden korrekten Hop, der der Antwort näherkommt, belohnt wird.

Multi-Hop-Reasoning im Natural Language Processing

Im NLP verbessert Multi-Hop-Reasoning das maschinelle Leseverständnis, indem Modelle in die Lage versetzt werden, Texte zu verstehen und zu verarbeiten, die das Verknüpfen mehrerer Informationsstücke erfordern.

Anwendung:

• Leseverständnistests: Modelle beantworten Fragen, die Informationen aus unterschiedlichen Teilen eines Textes erfordern.
• Zusammenfassung: Erstellung von Zusammenfassungen, die den Kern von Texten mit mehreren Themen oder Argumenten erfassen.
• Koreferenzauflösung: Erkennen, wenn verschiedene Ausdrücke in mehreren Sätzen auf dieselbe Entität verweisen.

Kombination von LLMs und Wissensgraphen

Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 können mit Wissensgraphen integriert werden, um die Fähigkeiten zum Multi-Hop-Reasoning zu verbessern.

Vorteile:

• Verbessertes Kontextverständnis: LLMs verarbeiten unstrukturierten Text, während Wissensgraphen strukturierte Daten liefern.
• Genaue Antworten: Die Kombination ermöglicht genaue und kontextreiche Antworten.
• Skalierbarkeit: LLMs bewältigen große Datenmengen, was für komplexes Multi-Hop-Reasoning notwendig ist.

Anwendungsfall:

In der biomedizinischen Forschung beantwortet ein KI-System komplexe Anfragen, indem es das Sprachverständnis von LLMs mit den strukturierten medizinischen Daten von Wissensgraphen kombiniert.

Anwendungsfälle in der KI-Automatisierung

KI-gestützter Kundensupport

Multi-Hop-Reasoning ermöglicht es KI-Agenten, komplexe Kundenanfragen zu bearbeiten, indem sie:

• Die Kundenhistorie abrufen.
• Richtlinien und Vorgaben verstehen.
• Individuelle Lösungen anbieten, die mehrere Faktoren berücksichtigen.

Optimierung von Lieferketten

KI-Systeme analysieren Verkaufsdaten, Lagerbestände und logistische Einschränkungen, um:

• Nachfrageschwankungen vorherzusagen.
• Potenzielle Störungen in der Lieferkette zu erkennen.
• Anpassungen bei Beschaffung und Verteilung zu empfehlen.

Betrugserkennung

Durch Reasoning über Transaktionshistorien, Nutzerverhalten und Netzwerkbeziehungen erkennen KI-Systeme betrügerische Aktivitäten, die bei Einzelanalysen übersehen würden.

Verbesserung von Chatbot-Interaktionen

Multi-Hop-Reasoning ermöglicht es Chatbots, natürlichere und bedeutungsvollere Gespräche zu führen.

Fähigkeiten:

• Kontextbewusstsein: Frühere Interaktionen werden für aktuelle Antworten herangezogen.
• Komplexe Anfragen: Bearbeitung vielschichtiger Fragen, die das Verknüpfen von Informationen erfordern.
• Personalisierung: Antworten werden an Nutzerpräferenzen und -historie angepasst.

Beispiel:

Ein Chatbot, der Reiseempfehlungen gibt, berücksichtigt vergangene Reisen, den aktuellen Standort und bevorstehende Ereignisse des Nutzers für passende Vorschläge.

Forschung zu Multi-Hop-Reasoning

1. Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
   Diese Arbeit untersucht die Verbesserung der Reasoning-Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) durch einen Multi-Agenten-Ansatz mit spezialisierten Rollen im Problemlösen. Es wird ein auf Tree of Thoughts (ToT) basierender Reasoner mit einem Thought Validator Agent kombiniert, um Reasoning-Pfade zu überprüfen. Die Methode verbessert das Reasoning, indem fehlerhafte Pfade verworfen werden und eine robustere Voting-Strategie entsteht. Der Ansatz übertraf Standard-ToT-Strategien im GSM8K-Datensatz im Schnitt um 5,6 %. Mehr erfahren
2. Graph-constrained Reasoning: Faithful Reasoning on Knowledge Graphs with Large Language Models
   Diese Studie befasst sich mit Reasoning-Herausforderungen von LLMs, wie etwa Halluzinationen, durch die Integration von Wissensgraphen (KGs). Sie führt graph-constrained reasoning (GCR) ein, das die KG-Struktur mit Hilfe eines KG-Trie-Index in LLMs integriert. Diese Methode schränkt den Decoding-Prozess des LLM ein, um zuverlässiges Reasoning zu gewährleisten und Halluzinationen zu eliminieren. GCR erzielte state-of-the-art Ergebnisse bei KGQA-Benchmarks und zeigte starke Zero-Shot-Generalisierung. Mehr erfahren
3. Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models
   Das Paper beschreibt die Verbesserung deduktiver Reasoning-Fähigkeiten durch die Kombination verschiedener Prompting-Techniken mit LLMs. Hypothesis Testing Prompting wird eingeführt und umfasst Schlussannahmen, rückwärtsgerichtetes Reasoning und Faktenüberprüfung. Dieser Ansatz adressiert Probleme wie ungültige und fiktive Reasoning-Pfade und erhöht die Zuverlässigkeit bei Reasoning-Aufgaben. Mehr erfahren