多跳推理

什么是多跳推理？

多跳推理是人工智能中的一种过程，尤其是在自然语言处理（NLP）和知识图谱领域，AI系统通过跨越多条信息进行逻辑关联，以得出答案或做出决策。与依赖单一来源或直接信息不同，多跳推理要求AI在互相关联的数据点链条（即“跳”）中穿梭，综合出完整的响应。

本质上，多跳推理模拟了人类将不同背景下的知识片段结合起来解决复杂问题或回答复杂问题的能力。这种方法超越了简单的事实检索，要求AI理解关系、进行推断，并整合分布在文档、数据库或知识图谱等多处的多元信息。

关键组成

• 多信息来源：推理过程涉及来自各种文档、知识库或系统的数据。
• 逻辑关联：在异构信息之间建立联系。
• 推断与整合：通过综合已关联的数据点得出结论。
• 顺序推理步骤（跳）：每一次跳跃代表推理链中的一步，逐步接近最终答案。

多跳推理的应用方式

多跳推理被用于多种AI应用中，以增强信息检索和决策过程的深度与准确性。

自然语言处理（NLP）与问答系统

在NLP领域，多跳推理对于高级问答系统至关重要。这些系统必须理解并处理无法通过单一语句或段落回答的复杂查询。

示例：

问题：
“哪位出生于法国的作家获得了1957年诺贝尔文学奖并写了《局外人》？”

要回答这个问题，AI需要：

1. 找出出生在法国的作家。
2. 确定哪些人在1957年获得了诺贝尔文学奖。
3. 检查这些人中谁写过《局外人》。

通过将这些分散的信息点连接起来，AI得出答案为阿尔贝·加缪。

知识图谱推理

知识图谱以结构化形式表示实体（节点）及其关系（边）。多跳推理让AI智能体能够遍历图谱，依次推断，发现未显式标注的新关系或检索答案。

用例：知识图谱补全

AI系统可以通过已有关系推断知识图谱中缺失的连接或事实。例如，如果知识图谱包含：

• A是B的父母。
• B是C的父母。

AI便可通过多跳推理推断出A是C的祖父母。

不完全环境下的强化学习

在信息不完整的环境下（如部分知识图谱），智能体利用多跳推理在不确定中探索。强化学习算法支持智能体进行顺序决策，对靠近目标的行为给予奖励。

示例：

AI智能体从知识图谱中的概念节点出发，依次选择边（关系）以到达目标概念。即使由于数据不完整无法直达目标，只要成功导航，智能体也会获得奖励。

AI自动化与聊天机器人

对于AI驱动的聊天机器人，多跳推理提升了对话能力，使其能提供详细且贴合上下文的答复。

用例：客户支持机器人

协助用户解决技术问题的机器人可能需要：

1. 从以往交互中识别用户的设备类型。
2. 从知识库中获取该设备的已知问题。
3. 根据具体问题给出对应的排查步骤。

通过推理多条信息，机器人可以给出精准且有帮助的答复。

实例与用例

多跳问答系统

医疗领域：

问题：
“对青霉素过敏但需要治疗细菌感染的患者可以开哪些药物？”

推理步骤：

1. 确定用于治疗细菌感染的药物。
2. 排除含有青霉素或相关成分的药物。
3. 推荐对青霉素过敏患者安全的替代抗生素。

AI系统整合医学知识，提供安全的治疗方案。

结合奖励塑形的知识图谱推理

在强化学习中，奖励塑形通过调整奖励函数，更有效地引导学习智能体，尤其适用于稀疏或迷惑性奖励的环境。

用例：

AI智能体在知识图谱中寻找两个实体之间的联系，每正确跳一步即可获得中间奖励，从而激励其在不完整图谱中探索多跳路径。

聊天机器人中的多跳推理

个人助理机器人：

场景：
用户问：“提醒我购买昨天烹饪节目里的食材。”

AI推理：

1. 确定用户昨天观看的烹饪节目。
2. 获取该节目的菜谱。
3. 提取所需食材清单。
4. 设置包含清单的提醒事项。

机器人将日历数据、外部内容和用户偏好连接起来，完成请求。

解决不完整知识图谱问题

AI智能体经常要在缺乏某些事实的知识图谱上工作（不完整环境）。多跳推理让智能体通过间接路径推断缺失信息。

示例：

如果两个概念之间的直接关系缺失，智能体可以通过中间概念找到一条路径，从而有效补全知识空白。

强化学习建模

多跳推理任务可以被建模为强化学习问题，智能体在环境中采取行动以最大化累计奖励。

组成部分：

• 状态：知识图谱或上下文中的当前位置。
• 动作：可能跳向下一个节点或信息片段的方式。
• 奖励：每个成功推理步骤的反馈信号。
• 策略：指导智能体采取行动的方法。

示例：

智能体目标是通过依次选择知识图谱中的关系来回答查询，每正确跳一步都会获得奖励，逐步接近答案。

NLP中的多跳推理

在NLP中，多跳推理提升了机器阅读理解能力，使模型能够理解和处理需要多条信息关联的文本。

应用：

• 阅读理解测试：模型回答需从不同段落提取信息的问题。
• 摘要生成：制作涵盖多主题或论点的文本精华摘要。
• 指代消解：识别跨句的不同表达指向同一实体。

大语言模型与知识图谱结合

大型语言模型（LLM），如GPT-4，可与知识图谱整合，提升多跳推理能力。

优势：

• 增强上下文理解：LLM能处理非结构化文本，知识图谱提供结构化数据。
• 提升答案准确性：结合两者能生成准确且富有上下文的信息。
• 可扩展性：LLM可处理海量数据，适用于复杂的多跳推理任务。

用例：

在生物医学研究中，AI系统通过结合LLM的语言理解与知识图谱的结构化医学数据，回答复杂查询。

AI自动化的应用场景

AI驱动的客户支持

多跳推理使AI智能体能够应对复杂客户咨询：

• 获取客户历史信息。
• 理解政策和规范。
• 提供综合多因素的个性化解决方案。

供应链优化

AI系统分析销售数据、库存水平和物流约束以：

• 预测需求波动。
• 识别潜在供应链中断。
• 推荐采购和配送策略调整。

欺诈检测

通过关联交易历史、用户行为和网络关系，AI系统能够发现单一因素分析难以察觉的欺诈行为。

提升聊天机器人交互体验

多跳推理让聊天机器人实现更自然、更有意义的对话。

能力：

• 上下文感知：回忆以往交互，辅助当前回答。
• 复杂查询处理：应对需要信息综合的多面性问题。
• 个性化服务：基于用户偏好和历史数据定制答复。

示例：

提供旅行建议的机器人会综合用户过往出行记录、当前位置和即将到来的活动推荐目的地。

多跳推理研究进展

1. Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
   本文探索了通过多智能体方法提升大语言模型（LLM）推理能力。方法采用基于Tree of Thoughts（ToT）的推理器，并结合思路验证智能体对推理路径进行审查，通过剔除错误路径和更健壮的投票策略提升推理质量。在GSM8K数据集上，该方法较标准ToT策略平均提升5.6%。阅读全文
2. Graph-constrained Reasoning: Faithful Reasoning on Knowledge Graphs with Large Language Models
   本研究通过融合知识图谱（KG）解决LLM的推理挑战（如幻觉）。提出了图约束推理（GCR），利用KG-Trie索引将知识图谱结构整合进LLM，约束解码过程确保推理准确可靠，消除幻觉。GCR在KGQA基准测试中取得了最新性能，并展现出强大的零样本泛化能力。阅读全文
3. Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models
   本文提出通过结合多种提示技术提升LLM的演绎推理能力。引入了假设检验提示，包含结论假设、逆向推理和事实验证，有效解决了推理路径无效或虚构等问题，提高了推理任务的可靠性。阅读全文