2504.03137_LightPROF: A Lightweight Reasoning Framework for Large Language Model on Knowledge Graph¶

https://arxiv.org/abs/2504.03137
组织: 北邮，杭州电子，新加波管理大学等
LightPROF: Lightweight and efficient Prompt-learning ReasOning Framework

Abstract¶

问题背景
- 大语言模型（LLMs）很擅长理解文本、进行零样本推理。
- 但问题是：它们的知识更新有滞后，可能导致推理错误，甚至输出有害信息。
- 解决思路：知识图谱（KGs）能提供结构化、可靠的背景信息，帮助LLMs更好地推理。
现有方法的局限
- 当前的 KG+LLM 方法，通常只把知识图谱信息转换为纯文本再给LLM使用。
  
  例如，把一个图谱表示的关系转成“X is the capital of Y”这类句子。
- 问题：
  
  忽视了KG原本的结构信息（图结构、路径、实体连接等）。
  
  多数方法还依赖闭源模型或超大型开源模型，资源消耗高，训练困难。
LightPROF 的贡献
- LightPROF 是一个新的轻量高效的提示学习推理框架，设计目标是：
  
  让中小型LLM也能处理复杂推理任务；
  
  节省计算资源（参数高效）；
  
  更好地利用KG的结构信息。

LightPROF 的工作流程：“Retrieve-Embed-Reason”

Retrieve（检索）：
- 从知识图谱中精确稳定地检索出与当前问题相关的“推理子图”（reasoning graph）
Embed（编码）：
- 使用一个Transformer-based Knowledge Adapter
- 把KG中提取的结构信息 + 事实信息整合编码；
- 并将其映射到LLM的token embedding空间；
- 结果是一个对LLM友好的提示（prompt）。
Reason（推理）：
- 将这个生成的结构化 prompt 输入到LLM中，完成最终的推理和回答。

优势与实验结果
- LightPROF 只需训练知识适配器部分，不需要微调整个LLM，因此参数高效。
- 还能兼容各种开源LLM，比如 LLaMA、Mistral、ChatGLM等。
总结一下
- LightPROF 是一个为知识图谱问答任务设计的轻量级框架，它：
  
  利用“检索—结构化编码—推理”的流程；
  
  保留了KG的结构优势；
  
  不依赖大模型或闭源模型；
  
  在低资源条件下也能高效完成复杂推理任务。

Introduction¶

🔍 关键词

zero-shot，知识密集任务，知识更新困难
Knowledge Graphs, KGQA, 可更新、结构化的语义支持
结构损失、多次调用LLM、大上下文开销

现有LLM+KG方法的现状
- 从KG中检索相关信息 → 把它转为文本 → 塞进LLM的输入中。
- 利用LLM的语言推理能力来回答问题。
两个核心问题
📌 问题1：结构信息丢失
把KG转成文本时，丢掉了图结构（谁连着谁、层级、路径）。

比如把图转成“列表”或“句子”，复杂关系就很难表达清楚。
📌 问题2：效率低、资源消耗大
有些方法是一步步检索图谱信息（比如从一个实体逐层找关系）：

LLM调用次数多；

推理效率差；

输入文本太长，导致需要更大的context window，也增加出错概率。
LightPROF 方法简介
- 提出一个新框架：LightPROF
  
  全称：Lightweight and efficient Prompt-learning ReasOning Framework
  
  设计目标：让小规模LLM也能做高质量的KGQA推理
采用三步走的架构：Retrieve - Embed - Reason
1️⃣ Retrieval 模块
以“关系”为单位来检索KG中相关子图（reasoning graph）；

基于问题语义限制检索范围 → 提高准确性 & 降低LLM调用频率。
2️⃣ Embedding 模块
使用Transformer-based Knowledge Adapter：

把图谱中的结构 + 文本信息编码成向量；

映射到LLM的embedding空间，生成“LLM友好的表示”；

压缩输入，减少上下文长度，提升效率与准确性。
3️⃣ Reasoning 模块
把结构化的向量嵌入与自然语言 prompt 结合；

交给LLM完成推理 → 输出最终答案。
贡献总结
📌 首次融合KG的文本和结构信息进入LLM的prompt中； 📌 提出了一个小模型也能用、效率高、只需微调Knowledge Adapter的框架； 📌 实验结果表明：
在两个KGQA数据集上，小模型 + LightPROF 的效果超过了大模型（如 LLaMa-2-70B、ChatGPT）；

在输入token数量和推理时间上，也显著更优。

🎯 总结一句话：: > 传统的KG+LLM方法丢失结构、成本高，LightPROF 用三步框架巧妙保留图结构、节省计算资源，让小模型也能高效做知识推理。

Related Work¶

LLM Prompt Engineering¶

✅ 核心思想：

不改变模型参数的前提下，通过设计提示词（prompt）来激发大语言模型（LLM）的能力。

📌 主要发展路线：

Zero-shot / Few-shot Prompting：
- Zero-shot（零样本）：直接输入任务描述，不提供示例（如 GPT-2, GPT-3 早期做法）；
- Few-shot（少样本）：在 prompt 中添加一小部分示例任务+答案（如 GPT-3）。
Chain-of-Thought (CoT) 思维链提示：
- 鼓励模型像人一样“分步骤”思考，提高逻辑推理能力。
- 派生出：
  
  Tree-of-Thoughts (ToT)：树状搜索多条思路路径。
  
  Graph-of-Thoughts (GoT)：构建图结构的推理路径，适合复杂任务。
Soft Prompts（软提示）:
- 用可训练的向量替代纯文本提示，可以提升鲁棒性、表达力；
- 可适用于 NLP 任务或结构化数据。

✅ 研究意义：

通过学习和掌握 prompt 工程，可以更好理解大模型的“优势”与“弱点”，从而构造更有效的使用方法。

KG-based LLM Reasoning¶

✅ 背景：

知识图谱（KG）是一种结构化表示的知识库，比自然语言更具有逻辑性、条理性，可用于增强大模型的“知识性”推理。

📌 两种主流方式：

❌ 方式1：在预训练时融合KG

将 KG 三元组转化成文本语料，对大模型进行再训练；
缺点：
- 会导致知识图谱的“可解释性”和“动态更新性”丧失；
- 可能出现灾难性遗忘（catastrophic forgetting）；

✅ 方式2：作为 prompt 插入使用 KG 信息（本论文采用）

在使用时从 KG 中检索相关知识，拼接进 prompt 供模型推理；
优势：灵活、安全、可随时更新。

📌 代表性研究：

方法名	核心思想
KAPING	用语义相似度检索 KG 中相关知识，拼进问题中作为提示
KG-GPT	分三步：句子分段 → 图推理 → 回答生成
StructGPT	为 KG 构建专用接口，用“迭代阅读-推理框架”来理解图谱
ToG	在 KG 上使用 LLM 做 Beam Search，探索推理路径
KnowledgeNavigator	更高效、准确地从 KG 检索知识辅助 LLM 推理

🚨 局限：

上述方法普遍将 KG 转为自然语言来表示，但这样可能带来：
信息冗余；
表达混乱；
推理结果不准确。

🧠 总结一句话：

Prompt 工程是激发 LLM 能力的关键技术；
而将结构化知识图谱以合适形式融入 prompt，可提高推理质量；
但不能一味地把图谱转成“长文本”，否则适得其反。

Preliminaries¶

本章主要给出后续方法中涉及的基础概念定义，主要围绕知识图谱（KG）中的核心术语：三元组、锚点实体、关系链、推理路径等。

1. Knowledge Graph (KG)¶

定义：
> KG 是由三元组 (h, r, t) 组成的数据结构，表示实体之间的关系。
形式化定义：

G = {(h, r, t) ∣ h, t \in E, r \in R}

其中：
- h ：头实体（head entity）
- t ：尾实体（tail entity）
- r ：关系（relation）
- $E$ ：实体集合（entities）
- $R$ ：关系集合（relations）

例子:

("Paris", "isCapitalOf", "France") 属于 KG 中的一个三元组。

2. Anchor Entities¶

定义：
- 锚点实体 $$ B = {b_{1}, b_{2}, \dots, b_{K}} $$ 是问题中涉及的实体。
- 也就是说，这些实体是问题中的“关键词”，我们会从它们出发在知识图谱中进行推理。

例子:

> 问题：“爱因斯坦在哪所大学工作？”
> → 锚点实体可能是：`"爱因斯坦"`

3. Relation Link¶

定义：
- 关系链 $$ l = {r_{1}, r_{2}, \dots, r_{J}} $$ 是从某个锚点实体开始，进行 J 次跳转时所经过的一串关系。
- 也就是一条“可能的路径结构”，但还没有填入具体的实体。

例子:

> `["attended", "locatedIn"]` 表示：
> - 实体先通过“attended”跳转到另一实体（比如学校），
> - 然后通过“locatedIn”跳转到该学校的位置。

4. Reasoning Path¶

定义：
> 推理路径是具体实体填入后的关系链，表示一条从锚点出发，按顺序进行多跳推理的路径。

R_{l} = {b_{1}, r_{1}, e_{1}, r_{2}, \dots, r_{M}, e_{M}}

其中：
- $b_{1}$ ：起点锚点实体
- $r_{m}$ ：路径中第 m 条关系
- $e_{m}$ ：第 m 跳之后到达的实体

例子:

从 “爱因斯坦” 出发
→ 通过 "workedAt" 关系到 “普林斯顿大学”
→ 再通过 "locatedIn" 到 “美国新泽西州”

# 就构成了一个完整推理路径：
["爱因斯坦", "workedAt", "普林斯顿大学", "locatedIn", "新泽西州"]

Methodology¶

LightPROF 是一个为“小模型”（如小规模的LLMs）设计的轻量级推理框架，用于处理复杂的知识图谱推理（KG Reasoning）问题。它的目标是：用尽可能小的模型实现尽可能强的复杂推理能力。

https://img.zhaoweiguo.com/uPic/2025/04/ukuJmw.png — Figure 1:The architecture of our proposed Retrieve-Embed-Reason framework for knowledge graph question answer.¶

Stage1: Reasoning Graph Retrieval¶

https://img.zhaoweiguo.com/uPic/2025/04/EdJ758.png — Figure 2:Three Steps Retrieval Module, including: semantic extraction, relation retrieval, and reasoning graph sampling.¶

目的：如何从庞大的知识图谱中，精准、高效、稳定地找到和问题相关的知识片段

1. 语义提取(Semantic Extraction)¶

目标：从自然语言问题中提取出关键语义信息：
- 跳数 h_q：回答问题需要跨几跳（multi-hop）？
- 锚点实体 B：问题提到的关键实体（比如“奥巴马”）。
做法：微调一个PLM（如BERT），让它根据问题向量预测跳数。
形式化：
- V_q = PLM(q)：将问题变成向量；
- h_q = argmax P(h|V_q)：分类预测最合适的跳数。

➡️ 这样我们就限定了搜索范围，不需要在整个图谱中乱搜。

2. 关系检索(Relation Retrieval)¶

目标：找到与锚点实体相关、且在 h_q 跳范围内的关系链接（KG中的边）。
做法：
- 先选定锚点实体；
- 然后在KG中做受限的广度优先搜索（BFS），只看跳数在 h_q 范围内的边；
- 得到一堆可能有用的关系路径。

➡️ 这一步利用KG中关系的稳定性和表达力，过滤无用信息。

3. 推理图采样(Reasoning Graph Sampling)¶

目标：从上一步得到的大量关系链接中，选出最有可能有用的。
做法：
1. 把这些关系链接喂给LLM；
2. 让LLM根据语义相关性打分；
3. 挑出前k个最相关的；
4. 在KG中，围绕这些关系路径采样，得到多个推理路径；
5. 拼成一个“小而精”的推理子图 G_R。

Stage2: Knowledge Embedding¶

本节主要解决的是如何将结构化知识图谱（KG）中的图结构信息与文本信息融合，以便让大语言模型（LLMs）更有效地进行推理。

https://img.zhaoweiguo.com/uPic/2025/04/qvlT1S.png — Figure 3:Illustration of the Knowledge Adapter and the schematic representation of its crucial components.¶

💡 背景问题

KG中包含了大量复杂的结构信息（如子图结构、关系模式、实体间的相对关系等）。
这些结构信息对于 LLM 理解知识图谱非常关键，但如果仅用自然语言表达结构信息，常常会冗余、混乱、不清晰，从而影响 LLM 推理效果。

✅ 解决方案：精简且高效的知识适配器（Knowledge Adapter）：

目标：将“推理图”中的结构和文本信息紧密融合，让 LLM 能更好理解。
实现：如下图（Figure 3）所示，包括：
- 结构信息编码
- 文本信息融合
- 全局推理路径表示整合

1. 定义推理图(Reasoning Graph)¶

假设一个推理图 $$ G_{R} = {R_{n}}_{n = 1}^{N} $$ ，其中包含 N 条推理路径（即多跳关系链），每条路径 R_n 可拆解成若干个三元组集合：

T^{n} = {(h_{i}^{n}, r_{i}^{n}, t_{i}^{n}) | i \in [1, h_{q}]}

说明
- $$ h_{i}^{n}, r_{i}^{n}, t_{i}^{n} $$ ：表示第 i 个三元组中的头实体、关系和尾实体
- $$ h_{q} $$ ：该路径中三元组数量，也对应 reasoning hops（推理跳数）

2. 获取三元组的嵌入¶

使用 BERT 类的模型进行编码：
- 每个关系嵌入： $e_{i}^{r} = Embed (r_{i}^{n})$
- 每个实体嵌入（同理）： $e_{i}^{h}, e_{i}^{t}$

3. 结构信息编码¶

局部结构信息：
- $s_{i} = StructEmb (e_{i}^{h}, e_{i}^{r}, e_{i}^{t})$
全局结构信息（整条路径）：把所有 $s_{i}$ 通过 Linear 层聚合成：
- $z^{s} = Linear (s_{1}, s_{2}, . . ., s_{h_{q}})$

4. 文本信息融合(Fusion)¶

将整条路径中所有头实体、关系、尾实体的嵌入分别融合：
- 头实体： $z^{t_{h}} = Fusion (e_{1}^{h}, . . ., e_{h_{q}}^{h})$
- 关系： $z^{t_{r}} = Fusion (e_{1}^{r}, . . ., e_{h_{q}}^{r})$
- 尾实体： $z^{t_{t}} = Fusion (e_{1}^{t}, . . ., e_{h_{q}}^{t})$
然后将这三部分拼接形成完整文本信息表示：
- $z^{t} = f_{c} (z^{t_{h}}, z^{t_{r}}, z^{t_{t}})$

⚠️ 注意：这里的 $f_{c}$ 采用的是简单拼接操作（concat），而不是复杂神经网络，主要是为了保留语义完整性并降低训练难度。

—

5. 最终融合¶

最终，使用 KnowledgeEncoder 将上面两部分结合：
- $Fused Representation = KnowledgeEncoder (z^{t}, z^{s})$
得到一条推理路径的融合表示，可以输入给下游推理模块（比如 LLM）。

小结¶

LightPROF 利用一个轻量级的「知识适配器」，将结构化三元组的图结构信息（结构嵌入）和文本语义信息（融合嵌入）结合起来，从而更有效地支持 LLM 在多跳推理任务中使用知识图谱。

Stage3: Knowledge Prompts Mixed Reasoning¶

硬提示（hard prompts）：是设计好的自然语言模板，用来组织问题，比如：“请基于以下图谱回答这个问题……”。
软提示（soft prompts）：是一种可学习的向量序列，表示“推理图”（reasoning graph），用于注入外部知识。
模型在训练时的优化目标
公式如下：

\arg max_{A} P_{l l m} (A ∣ p_{p}) = \sum^{D} \sum_{t = 1}^{| A |} \log P_{l l m} (a_{t} ∣ a_{1 : t - 1}, p_{h}, p_{s})

解释如下：
- 𝒜：模型需要生成的答案序列（如回答）。
- 𝒟：训练数据集。
- $a_{t}$ ：答案序列中的第 t 个 token。
- $a_{1 : t - 1}$ ：前面已经生成的 token 序列（用于预测下一个 token）。
- $p_{h}$ ：硬提示（hard prompt），即结构化的语言问题模板。
- $p_{s}$ ：软提示（soft prompt），即推理图向量。
- $p_{p} = (p h, p s)$ ：完整的输入序列。

✳️ 那公式里说的“训练目标”到底优化什么

目标：让模型在给定 hard prompt $p_{h}$ 和 soft prompt $p_{s}$ 的前提下，最大概率地生成正确答案 $m a t h c a l A$ 。
训练的对象：其实是 soft prompt $p_{s}$ 的表示（也就是那组插入的向量），而不是模型参数。
优化方式：计算输出 token 序列的 log-likelihood（对数似然），使用梯度更新 soft prompt 的向量，使得模型输出更接近正确答案。

Experiments¶

🌟 总体目标(通过以下三个关键问题来评估 LightPROF)：

Q1: LightPROF 能在 KGQA 任务中显著提升大语言模型的表现吗？
Q2: LightPROF 是否能无缝集成到不同的大模型中？
Q3: 使用小模型时，LightPROF 是否能保持输入高效、输出稳定？

📚 数据集（Datasets）

WebQSP：
- 4737 个问题，平均需要 2-hop 推理。
- 每个问题都包括实体、推理链和 SPARQL 查询。
CWQ：
- 从 WebQSP 派生，包含 34,689 个问题，支持更复杂（最多 4-hop）推理。
- 自动生成 SPARQL 查询和自然语言问题，更加多样。

🧪 实验配置（Implementation）

用了两个小模型版本：LLaMa-7B-chat 和 LLaMa-8B-Instruct。
Optimizer：使用了一个 epoch 的训练，batch size=4，初始学习率为 2e-3，采用 cosine annealing 调度。
Knowledge Encoder 使用 BERT + MLP 映射知识向量到 LLM 输入维度。

✅ 总结-LightPROF 的优势在于：

结构理解强：能有效处理多跳复杂推理问题；
模型兼容好：各类 LLM 可插即用，且提升明显；
资源效率高：输入更紧凑，运行更高效；
即能小模型也能超大模型：使用优化后的小模型超过了很多大模型。

Conclusion¶

本文提出了 LightPROF 框架，它可以精准检索并高效编码知识图谱（KG），以增强大语言模型（LLM）的推理能力。
为了有效地缩小知识检索范围，LightPROF 以“稳定关系”为单位，逐步采样知识图谱。
为了让参数较少的 LLM 也能进行高效推理，我们设计了一个精巧的知识适配器（Knowledge Adapter），它能有效解析图结构、进行细粒度信息整合，从而将原始推理图压缩成更少的 token，再通过投影器（Projector）将其全面对齐到 LLM 的输入空间中。
实验结果表明，LightPROF 的表现优于其他基线方法，尤其是在与大规模语言模型结合时效果更佳。
关键点：
- “知识适配器(Knowledge Adapter)”做结构解析+信息融合；
- “投影器(Projector)”负责把融合后的图数据投影到 LLM 可以理解的向量空间；
- 整体目的：压缩结构化知识 → 少量 token 表达丰富图结构 → 更适配 LLM 输入格式。
Future Work（未来工作）
- 设计泛化性更强、兼容性更高的知识图谱编码器，使其能在无需重新训练的情况下应用于全新的 KG 数据。
- 开发一个统一的跨模态编码器，可以对多模态知识图谱进行编码（例如图像、文本、结构同时存在的 KG）。

🧠 总结一句话：LightPROF 用一种轻量、结构化、可插拔的方式，让大模型能真正理解和用好知识图谱，不仅效果好，还节省计算资源。未来将向通用性和多模态方向继续推进。