大语言模型(large language model,LLM)技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中,数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题,跨域异质数据往往不允许集中共享,难以被LLM高效利用.鉴于此,提出了一种LLM和...大语言模型(large language model,LLM)技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中,数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题,跨域异质数据往往不允许集中共享,难以被LLM高效利用.鉴于此,提出了一种LLM和知识图谱(knowledge graph,KG)协同的跨域异质数据查询框架,在LLM+KG的范式下给出跨域异质数据查询的一个治理方案.为确保LLM能够适应多场景中的跨域异质数据,首先采用适配器对跨域异质数据进行融合,并构建相应的知识图谱.为提高查询效率,引入线性知识图,并提出同源知识图抽取算法HKGE来实现知识图谱的重构,可显著提高查询性能,确保跨域异质数据治理的高效性.进而,为保证多域数据查询的高可信度,提出可信候选子图匹配算法Trust HKGM,用于检验跨域同源数据的置信度计算和可信候选子图匹配,剔除低质量节点.最后,提出基于线性知识图提示的多域数据查询算法MKLGP,实现LLM+KG范式下的高效可信跨域查询.该方法在多个真实数据集上进行了广泛实验,验证了所提方法的有效性和高效性.展开更多
文摘大语言模型(large language model,LLM)技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中,数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题,跨域异质数据往往不允许集中共享,难以被LLM高效利用.鉴于此,提出了一种LLM和知识图谱(knowledge graph,KG)协同的跨域异质数据查询框架,在LLM+KG的范式下给出跨域异质数据查询的一个治理方案.为确保LLM能够适应多场景中的跨域异质数据,首先采用适配器对跨域异质数据进行融合,并构建相应的知识图谱.为提高查询效率,引入线性知识图,并提出同源知识图抽取算法HKGE来实现知识图谱的重构,可显著提高查询性能,确保跨域异质数据治理的高效性.进而,为保证多域数据查询的高可信度,提出可信候选子图匹配算法Trust HKGM,用于检验跨域同源数据的置信度计算和可信候选子图匹配,剔除低质量节点.最后,提出基于线性知识图提示的多域数据查询算法MKLGP,实现LLM+KG范式下的高效可信跨域查询.该方法在多个真实数据集上进行了广泛实验,验证了所提方法的有效性和高效性.
