Multi-Hop Redeneren

Wat is Multi-Hop Redeneren?

Multi-hop redeneren is een proces binnen kunstmatige intelligentie, met name op het gebied van natural language processing (NLP) en kennisgrafen, waarbij een AI-systeem logische verbindingen legt tussen meerdere stukjes informatie om tot een antwoord te komen of een beslissing te nemen. In plaats van te vertrouwen op één enkele bron of een direct gegeven, vereist multi-hop redeneren dat de AI door een keten van onderling verbonden datapunten, of “hops”, navigeert om tot een volledig antwoord te komen.

In wezen weerspiegelt multi-hop redeneren het menselijke vermogen om verschillende kennisfragmenten uit uiteenlopende contexten te combineren om complexe problemen op te lossen of ingewikkelde vragen te beantwoorden. Deze aanpak gaat verder dan simpel feiten ophalen en vereist dat het AI-systeem relaties begrijpt, conclusies trekt en diverse informatie integreert die verspreid is over documenten, databases of kennisgrafen.

Belangrijke Componenten

• Meerdere Informatiebronnen: Het redeneerproces omvat gegevens uit verschillende documenten, kennisbanken of systemen.
• Logische Verbindingen: Relaties leggen tussen uiteenlopende stukjes informatie.
• Afleiding en Integratie: Conclusies trekken door verbonden datapunten te synthetiseren.
• Opeenvolgende Redeneerstappen (Hops): Elke hop is een stap in de redeneerketen, dichter bij het uiteindelijke antwoord.

Hoe wordt Multi-Hop Redeneren Gebruikt?

Multi-hop redeneren wordt in diverse AI-toepassingen gebruikt om de diepgang en nauwkeurigheid van informatieopslag en besluitvorming te verbeteren.

Natural Language Processing (NLP) en Vraagbeantwoording

In NLP is multi-hop redeneren essentieel voor geavanceerde vraagbeantwoording. Deze systemen moeten complexe vragen begrijpen en verwerken die niet met één enkele zin of alinea kunnen worden beantwoord.

Voorbeeld:

Vraag:
“Welke auteur, geboren in Frankrijk, won de Nobelprijs voor Literatuur in 1957 en schreef ‘De Vreemdeling’?”

Om dit te beantwoorden moet de AI:

1. Auteurs identificeren die in Frankrijk zijn geboren.
2. Bepalen wie van hen in 1957 de Nobelprijs voor Literatuur won.
3. Controleren wie van hen ‘De Vreemdeling’ heeft geschreven.

Door deze stukjes informatie uit verschillende datapunten te verbinden, concludeert de AI dat het antwoord Albert Camus is.

Redeneren met Kennisgrafen

Kennisgrafen stellen entiteiten (knopen) en relaties (randen) voor in een gestructureerd formaat. Multi-hop redeneren stelt AI-agenten in staat om deze grafen te doorlopen en opeenvolgende conclusies te trekken om nieuwe relaties te ontdekken of antwoorden te vinden die niet expliciet zijn vermeld.

Use Case: Aanvullen van Kennisgrafen

AI-systemen kunnen ontbrekende verbindingen of feiten in een kennisgraaf voorspellen door te redeneren over bestaande connecties. Bijvoorbeeld, als een kennisgraaf bevat:

• Persoon A is de ouder van Persoon B.
• Persoon B is de ouder van Persoon C.

De AI kan via multi-hop redeneren afleiden dat Persoon A de grootouder van Persoon C is.

Reinforcement Learning in Onvolledige Omgevingen

In omgevingen met onvolledige informatie, zoals gedeeltelijke kennisgrafen, gebruiken agenten multi-hop redeneren om onzekerheid te navigeren. Reinforcement learning-algoritmen stellen agenten in staat opeenvolgende beslissingen te nemen, waarbij ze beloningen ontvangen voor acties die hen dichter bij het doel brengen.

Voorbeeld:

Een AI-agent start bij een conceptknoop in een kennisgraaf en kiest opeenvolgend randen (relaties) om een doelconcept te bereiken. De agent wordt beloond voor succesvolle navigatie, zelfs als het directe pad ontbreekt door onvolledige data.

AI-Automatisering en Chatbots

Voor AI-aangedreven chatbots vergroot multi-hop redeneren de gespreksvaardigheden door de bot in staat te stellen gedetailleerde en contextueel relevante antwoorden te geven.

Use Case: Klantenservice Chatbot

Een chatbot die gebruikers helpt met technische problemen moet bijvoorbeeld:

1. Het apparaattype van de gebruiker uit eerdere interacties identificeren.
2. Bekende problemen met dat apparaat uit een kennisbank ophalen.
3. Stappen voor probleemoplossing geven op basis van het specifieke gemelde probleem.

Door over meerdere stukjes informatie te redeneren, levert de chatbot een nauwkeurig en behulpzaam antwoord.

Voorbeelden en Toepassingen

Multi-Hop Vraagbeantwoordingssystemen

Zorgsector:

Vraag:
“Welk medicijn kan worden voorgeschreven aan een patiënt die allergisch is voor penicilline maar behandeling nodig heeft voor een bacteriële infectie?”

Redeneerstappen:

1. Medicijnen identificeren die gebruikt worden voor bacteriële infecties.
2. Medicijnen met penicilline of verwante verbindingen uitsluiten.
3. Alternatieve antibiotica suggereren die veilig zijn voor patiënten met een penicillineallergie.

Het AI-systeem synthetiseert medische kennis om veilige behandelingsopties te bieden.

Kennisgraafredeneren met Reward Shaping

Bij reinforcement learning past reward shaping de beloningsfunctie aan om het leerproces van de agent te sturen, vooral in omgevingen met schaarse of misleidende beloningen.

Use Case:

Een AI-agent die een verbinding zoekt tussen twee entiteiten in een kennisgraaf kan tussentijdse beloningen krijgen voor elke correcte hop, wat het ontdekken van multi-hop paden stimuleert, zelfs in onvolledige grafen.

Multi-Hop Redeneren in Chatbots

Persoonlijke Assistent Chatbot:

Scenario:
Een gebruiker vraagt: “Herinner me eraan om ingrediënten te kopen voor het recept uit de kookshow van gisteren.”

AI-Redeneren:

1. Bepalen welke kookshow de gebruiker gisteren heeft gekeken.
2. Het recept van die show ophalen.
3. De ingrediëntenlijst extraheren.
4. Een herinnering maken met de lijst.

De chatbot verbindt kalendergegevens, externe inhoud en gebruikersvoorkeuren om het verzoek uit te voeren.

Omgaan met Onvolledige Kennisgrafen

AI-agenten werken vaak met kennisgrafen die bepaalde feiten missen (onvolledige omgevingen). Multi-hop redeneren stelt de agent in staat ontbrekende informatie af te leiden door indirecte paden te verkennen.

Voorbeeld:

Als de directe relatie tussen twee concepten ontbreekt, kan de agent een pad vinden via tussenliggende concepten en zo kennisgaten opvullen.

Reinforcement Learning Formulering

Multi-hop redeneertaken kunnen worden geformuleerd als reinforcement learning-problemen waarbij een agent acties onderneemt in een omgeving om cumulatieve beloningen te maximaliseren.

Componenten:

• Toestand: Huidige positie in de kennisgraaf of context.
• Actie: Mogelijke hops naar de volgende knoop of informatiepunt.
• Beloning: Feedbacksignaal voor succesvolle redeneerstappen.
• Beleid: Strategie die de acties van de agent stuurt.

Voorbeeld:

Een agent heeft als doel een vraag te beantwoorden door opeenvolgend relaties in een kennisgraaf te kiezen en ontvangt beloningen voor elke correcte hop die dichter bij het antwoord brengt.

Multi-Hop Redeneren in Natural Language Processing

In NLP verbetert multi-hop redeneren het machinebegrip door modellen in staat te stellen teksten te begrijpen en verwerken waarvoor het verbinden van meerdere informatiefragmenten nodig is.

Toepassing:

• Leesbegriptoetsen: Modellen beantwoorden vragen waarvoor informatie uit verschillende delen van een tekst nodig is.
• Samenvatting: Het maken van samenvattingen die de essentie van teksten met meerdere onderwerpen of argumenten weergeven.
• Coreference Resolution: Herkennen wanneer verschillende uitdrukkingen binnen zinnen naar dezelfde entiteit verwijzen.

Het Combineren van LLM’s en Kennisgrafen

Grote taalmodellen (LLM’s), zoals GPT-4, kunnen worden geïntegreerd met kennisgrafen om multi-hop redeneercapaciteiten te versterken.

Voordelen:

• Verbeterd Contextbegrip: LLM’s verwerken ongestructureerde tekst, terwijl kennisgrafen gestructureerde data bieden.
• Verbeterde Antwoordnauwkeurigheid: De combinatie zorgt voor nauwkeurige en contextrijke antwoorden.
• Schaalbaarheid: LLM’s kunnen grote hoeveelheden data aan, essentieel voor complexe multi-hop redeneren.

Use Case:

In biomedisch onderzoek beantwoordt een AI-systeem complexe vragen door het taalbegrip van LLM’s te combineren met de gestructureerde medische data van kennisgrafen.

Toepassingen in AI-Automatisering

AI-Aangedreven Klantenondersteuning

Multi-hop redeneren stelt AI-agenten in staat complexe klantvragen af te handelen door:

• Toegang tot klantgeschiedenis.
• Begrijpen van beleidsregels en richtlijnen.
• Oplossingen op maat te bieden die met meerdere factoren rekening houden.

Supply Chain Optimalisatie

AI-systemen analyseren verkoopdata, voorraadniveaus en logistieke beperkingen om:

• Schommelingen in de vraag te voorspellen.
• Potentiële verstoringen in de supply chain te identificeren.
• Aanpassingen in inkoop- en distributiestrategieën aan te bevelen.

Fraudebestrijding

Door te redeneren over transactiegeschiedenissen, gebruikersgedrag en netwerkrelaties detecteren AI-systemen frauduleuze activiteiten die bij analyse van één enkele factor onopgemerkt blijven.

Chatbotinteracties Verbeteren

Multi-hop redeneren stelt chatbots in staat natuurlijkere en betekenisvollere gesprekken te voeren.

Mogelijkheden:

• Contextbewustzijn: Vorige interacties onthouden om huidige antwoorden te informeren.
• Complexe Vragen Afhandelen: Meervoudige vragen beantwoorden die het synthetiseren van informatie vereisen.
• Personalisatie: Antwoorden afstemmen op basis van gebruikersvoorkeuren en -geschiedenis.

Voorbeeld:

Een chatbot die reisaanbevelingen doet houdt rekening met eerdere reizen van de gebruiker, de huidige locatie en aankomende evenementen om bestemmingen te suggereren.

Onderzoek naar Multi-Hop Redeneren

1. Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
   Dit artikel onderzoekt het verbeteren van redeneervaardigheden in grote taalmodellen (LLM’s) door een multi-agentbenadering waarbij gespecialiseerde rollen aan het probleemoplossen worden toegewezen. Het introduceert een Tree of Thoughts (ToT)-gebaseerde Reasoner gecombineerd met een Thought Validator-agent om redeneerpaden te controleren. De methode verbetert het redeneren door foutieve paden te verwijderen, wat een robuustere stemstrategie oplevert. De aanpak presteerde gemiddeld 5,6% beter dan standaard ToT-strategieën op de GSM8K-dataset. Lees meer
2. Graph-constrained Reasoning: Faithful Reasoning on Knowledge Graphs with Large Language Models
   Deze studie pakt redeneeruitdagingen aan in LLM’s, zoals hallucinaties, door integratie van kennisgrafen (KG’s). Het introduceert graph-constrained reasoning (GCR), dat KG-structuur in LLM’s integreert via een KG-Trie-index. Deze methode beperkt het decodeerproces van de LLM om trouw redeneren te garanderen en hallucinaties te elimineren. GCR behaalde state-of-the-art prestaties op KGQA-benchmarks en toonde sterke zero-shot generaliseerbaarheid. Lees meer
3. Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models
   Dit artikel bespreekt het verbeteren van deductief redeneren door verschillende promptingtechnieken met LLM’s te combineren. Hypothesis Testing Prompting wordt geïntroduceerd, waarin conclusieaannames, achterwaarts redeneren en feitverificatie worden opgenomen. Deze aanpak pakt problemen aan zoals ongeldige en fictieve redeneerpaden en verhoogt de betrouwbaarheid van redeneertaken. Lees meer