论文：REASONING ON GRAPHS: FAITHFUL AND INTERPRETABLE LARGE LANGUAGE MODEL REASONING

代码：https://github.com/RManLuo/reasoning-on-graphs

问：RoG中提到的“planning-retrieval-reasoning框架”指的是什么？

RoG 的三步法： “先规划（LLM 分析回答问题，要走哪些关系）→ 再检索（KG 按关系路径找实体）→ 后推理（LLM 综合拿到的证据输出答案）”。

1. Planning（规划）

   ：先让模型生成一个“关系路径”，也就是一个潜在的推理路线图，例如“人物 A -> 父亲 -> 人物 B -> 居住城市 -> 城市 C”这类关系序列，用来表示思路或计划。

2. Retrieval（检索）

   ：根据上一步的“关系路径”，到知识图谱里找出具体的三元组链条（真正的实体和关系），得到一条或多条“推理路径”（reasoning path）。

3. Reasoning（推理）

   ：最后让LLM基于检索到的路径，再结合问题本身，生成最终答案，并给出可解释的推理过程。

为什么是“让 LLM 先输出一条关系路径 (planning)”，再去执行检索？换种方法行不行？

• 如果由模型先“显式生成关系路径”，能够保证“推理链”是大语言模型与知识图谱彼此协作而非相互割裂；

• 让模型先说出它要用到的关系序列，可以减少“盲搜”或“手动写 SPARQL 不一定能执行”的尴尬；

• 这就意味着检索过程更有指向性。我们在 KG 里只需按这条路径做有限的 BFS/DFS，就能大幅减少无关三元组的干扰，提升检索质量。

• 也能让后续在推理时（reasoning module）输出的解释更加清晰。

问：一旦路径错误，后续不都白搭？

规划-检索-推理三阶段看似优雅，可万一第一阶段就生成了错误路径，后面步骤能否“自救”？还有救吗？

• 如果只生成一条路径，确实可能导致“全盘皆输”。

• 为此，RoG 通常让 LLM 生成多条候选路径（Top-K），再通过检索得到多组结果，在“Reasoning”阶段交给大模型综合决策，从而降低单一路径出错的影响。

• 也可以在检索到的内容为空或明显冲突时，触发 LLM 回溯，生成新的路径。

为什么不直接将所有知识图谱 (KG) 的三元组拿来作为上下文，让 LLM 自由阅读？

因为如果只做“全文检索式”地把大段三元组堆给 LLM，会导致两大问题：

• 1. 噪声过大，信息过载，LLM 无法有效聚焦；

  2. 缺少“图结构”这一关键特征，LLM 依然不知道多跳路径该怎么走。

问：RoG与这三类方法相比，有何优势？

• 嵌入式方法：把KG中的实体、关系以及问题文本映射到某个向量空间，通过一些神经网络（比如记忆网络、图神经网络等）去进行多跳推理。但它往往不直接输出可解释的“路径”。与嵌入式方法相比：RoG直接输出关系路径，并在KG中执行，使得推理过程更透明。

• 检索增强方法：先设计某种检索策略，从KG中拿出与问题较相关的子图或三元组，然后再由模型做最后的答案生成。它注重把KG当做“事实数据库”用，但可能忽略了KG的结构特性。与检索增强方法相比：RoG不仅是检索三元组，还明确利用“关系路径”来约束检索，这就充分利用了KG的结构信息

• 语义解析方法：把自然语言问题转换成结构化查询语言（如SPARQL），再去KG里执行。但要生成正确的SPARQL往往不易，如果生成的SPARQL不合法，就无法得到答案。

    与语义解析方法相比：RoG生成的“关系路径”更灵活，万一路径里某段检索无结果，还可以用LLM的语言理解能力去纠正或综合，而不是一下子就“执行失败”。

对比 SubGraphRAG、GNN-RAG 等方案，RoG 的最大特征在于“显式关系路径规划 + 可解释性 + 多跳过程受控”，这在医疗诊断这种高风险、高审核需求的场景下具备较大优势。

问：这种方法的主要意义是什么？

• 它证明了将LLM与KG结合，既能弥补LLM知识不足，又能减少幻觉，并且用“关系路径”的方式让推理过程更加可解释。

• 这些特性对于高风险或严谨场景（如法律、医疗）尤其有价值。

全流程分析

├── 1 输入【问题与知识图谱】
│      ├── 问题：自然语言问题 q【输入】
│      └── 知识图谱：包含实体、关系的知识图谱 G【输入】
│
├── 2 处理过程【Plan-Retrieve-Reason三阶段】
│      ├── 2.1 规划阶段（Planning）【技术：指令微调】
│      │      ├── 输入：问题 q【从上一级输入】
│      │      └── 处理过程：通过微调的 LLM 生成关系路径 z【方法：生成与问题相关的可执行路径】
│      │             └── 关系路径：由一系列关系组成，反映知识图谱中实体间的关联【模型生成】
│      ├── 2.2 检索阶段（Retrieval）【技术：宽度优先搜索（BFS）】
│      │      ├── 输入：关系路径 z 和知识图谱 G【从规划阶段输出】
│      │      └── 处理过程：基于关系路径 z 从知识图谱 G 中检索推理路径 w【方法：子图检索】
│      │             ├── 检索到的推理路径：实体间的路径实例【路径实例】
│      │             └── 推理路径：沿着关系路径扩展的实体路径【推理支持】
│      ├── 2.3 推理阶段（Reasoning）【技术：FiD框架】
│      │      ├── 输入：推理路径 w【从检索阶段输出】
│      │      └── 处理过程：LLM 基于检索到的推理路径生成答案 a【方法：整合多个路径的推理】
│      │             ├── LLM：基于生成的推理路径，进行逻辑推理并给出答案【输出】
│      │             └── 可解释性：生成的答案包含明确的推理路径和解释【可解释推理】
│
├── 3 输出【最终答案与解释】
│      ├── 答案：根据推理路径生成的最终答案 a【输出】
│      └── 解释：基于推理路径的逻辑推理过程【输出】
│
└── 4 各阶段技术和方法的衔接与互相作用
       ├── 规划阶段与检索阶段衔接【关系：规划生成关系路径，作为检索依据】
       │      ├── 规划阶段通过生成与问题相关的关系路径，保证了检索到的路径在语义上与问题相关【技术衔接】
       │      └── 检索阶段的推理路径基于规划路径，减少了信息缺失和幻觉问题【避免错误推理】
       ├── 检索阶段与推理阶段衔接【关系：检索到的推理路径是推理的依据】
       │      ├── 检索的推理路径为推理阶段提供了具体的逻辑步骤【推理支持】
       │      └── 推理阶段综合多个推理路径得出最终答案，提升了准确性【多证据整合】
       └── 三个阶段的整体目标【最终目标：生成可信且可解释的推理结果】
              └── 最终实现通过关系路径生成、检索和推理的全过程，提高 LLM 在 KGQA 任务中的表现【结果优化】