基于外部子图生成的LLM推理增强框架

本文针对大型语言模型（LLM）在复杂推理任务中的局限性，提出了一种名为SGR（基于外部子图生成的逐步推理增强框架）的框架。其核心思想是利用外部知识库创建相关的子图，并引导LLM逐步基于这些结构化信息进行推理。这种方法旨在减轻噪声信息的影响，并提高推理准确性，这是LLM在实际应用中面临的一个重大挑战。

• •提出了SGR，一个用于增强LLM推理的框架。
• •SGR使用外部知识库生成相关子图。
• •在结构化子图上逐步进行推理。
• •旨在减少噪声并提高推理准确性。
• •实验结果表明，SGR优于基线。