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企业网站框架,微信开发者平台教程,开发手机app,wordpress4.9主题安装本文提出ARoG框架#xff0c;解决隐私保护知识图谱问答中的实体匿名化导致语义缺失问题。通过关系中心抽象和结构导向抽象两种策略#xff0c;将匿名实体转化为可检索的信息#xff0c;并建立自然语言问题与匿名实体间的映射。实验证明#xff0c;ARoG在隐私保护场景下性能…本文提出ARoG框架解决隐私保护知识图谱问答中的实体匿名化导致语义缺失问题。通过关系中心抽象和结构导向抽象两种策略将匿名实体转化为可检索的信息并建立自然语言问题与匿名实体间的映射。实验证明ARoG在隐私保护场景下性能优于基线方法具备良好的鲁棒性与计算效率为隐私敏感领域的RAG应用提供了技术路径。导读论文题目Privacy-protected Retrieval-Augmented Generation for Knowledge Graph Question Answering论文来源AAAI 2026 (arXiv:2508.08785)代码链接https://github.com/NLPGM/ARoG研究背景大型语言模型LLMs在自然语言处理任务中表现出色但仍面临事实幻觉和知识过时的问题。检索增强生成RAG技术通过引入外部知识如知识图谱 KG来缓解这一问题。然而在实际应用中私有知识图谱往往包含个人隐私或商业机密。传统的 RAG 方法直接检索并暴露知识图谱中的事实三元组由于 LLM 的“黑盒”特性及数据传输过程中的潜在风险这种方式存在严重的隐私泄露隐患。为此本文首次定义并探索了隐私保护的 RAG 场景。在该场景下知识图谱中的实体对 LLM 均呈现为匿名状态即使用无语义的机器标识符 MIDs从而从根本上阻断 LLM 对实体具体语义的访问。然而实体语义的缺失导致现有 RAG 系统无法通过自然语言问题匹配到无意义的标识符从而面临检索失效的困境。核心挑战匿名实体环境下的知识检索如图 1 所示在隐私保护设置下原始实体如 “Bronny”被替换为加密后的标识符如ID.1。▲ 图 1传统 RAGStep A与本文提出的隐私保护 RAGStep I-II系统的对比。在隐私保护场景下实体被匿名化为无意义 ID。在此场景下构建有效的 RAG 系统必须解决以下两个核心挑战如何将匿名实体转化为可检索的信息即如何在不暴露具体名称的前提下恢复部分语义如何检索与问题相关的匿名实体即如何建立自然语言问题与匿名实体之间的映射解决方案ARoG 框架针对上述挑战本文提出了**图上抽象推理Abstraction Reasoning on Graph, ARoG**框架。该框架包含两种核心抽象策略及相应的检索生成模块。图2ARoG 框架概览▲ 图 2ARoG 框架概览包含四个主要模块(a) 关系中心抽象(b) 结构导向抽象© 抽象驱动检索(d) 生成器。1. 以关系为中心的抽象Relation-centric Abstraction该策略旨在解决第一个挑战。系统将匿名实体视为“主语”或“宾语”将其相邻的关系视为“谓语动词”。利用 LLM 的推理能力根据相邻关系的语义动态推断该实体的高层概念Concept。具体而言对于候选实体 模型根据其筛选后的相关关系集合 生成抽象概念并将其附加在 MID 之后形成抽象实体 。计算过程如下例如若某实体关联了time_zones时区、population人口等关系LLM 可将其抽象为“地理位置Geographic Location”。这使得无意义的 ID 具备了可供检索的类型语义。2. 以结构为导向的抽象Structure-oriented Abstraction该策略旨在解决第二个挑战。系统将非结构化的自然语言问题转化为结构化的抽象概念路径Abstract Concept Path。例如对于问题“The Mrs. Carter Show World Tour 艺术家的女儿叫什么”生成的路径包含Nicki Minaj (artist) → had → The Mrs. Carter Show World TourNicki Minaj (artist) → has daughter named → Chiara Fattorini (person)虽然生成的具体实体名称如 Nicki Minaj可能是不准确的但路径中的概念结构如artist、relation、person能够与知识图谱中经抽象处理的三元组有效对齐从而引导精准检索。3. 抽象驱动检索与生成基于上述策略检索模块Abstraction-driven Retrieval通过计算抽象概念路径 与候选抽象三元组 之间的语义相似度来获取证据最终生成器基于检索到的抽象三元组证据生成答案。实验结果与分析研究在 WebQSP、CWQ 和 GrailQA 三个数据集上进行了评估设置了#Total全量数据和#Filtered过滤掉 LLM 已知知识的数据模拟严格隐私场景两种实验环境。1. 性能对比实验结果见原论文 Table 2表明ARoG 在所有数据集和设置下均优于基线方法。• 在#Total设置下ARoG 显著优于 ToG、PoG 等现有 RAG 方法。• 在#Filtered设置下传统方法因无法利用实体语义导致性能急剧下降例如 ToG 在 WebQSP 上从 64.9% 降至 8.2%而 ARoG 凭借抽象策略保持了较高的准确率WebQSP 上为 58.9%证明了其在处理未知私有知识时的有效性。2. 隐私鲁棒性分析为了验证模型在不同隐私泄露程度下的表现研究对比了四种场景P-RAG检索与生成均暴露实体、P-G仅生成暴露、P-R仅检索暴露和 Private全匿名。▲ 图 5原论文 Figure 5ARoG 与 ToG 在不同隐私保护场景下的性能对比。如图 5 所示随着隐私保护力度的增加从 P-RAG 到 PrivateToG 的性能灰色线显著下滑而 ARoG蓝色实线表现出极强的鲁棒性在完全匿名场景下依然维持了稳定的高水准表现。3. 效率分析在计算开销方面参考原论文 Table 4ARoG 在保证高性能的同时并未引入过高的计算成本。特别是在复杂的 GrailQA 数据集上ARoG 的总 Token 消耗量5,605.5甚至低于 ToG6,526.5和 GoG13,093.7显示了其在复杂推理任务中的高效性。总结本文提出了一种面向隐私保护 KGQA 的 ARoG 框架。通过引入“关系中心抽象”和“结构导向抽象”两种策略该框架有效解决了匿名实体导致的语义缺失和检索失配问题。实验证明ARoG 不仅在隐私保护场景下取得了 SOTA 性能还具备良好的鲁棒性与计算效率为隐私敏感领域的 RAG 应用提供了切实可行的技术路径。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​