DeLIVeR: Decomposed Learning for Information-grounded Veracity Recognition via Reinforced Knowledge Graph Exploration
基于强化知识图谱探索的分解学习框架用于事实核查
🧭 推理增强 · 强化知识图谱检索
University of Louisville · Denison University
将声明分解为多个查询，用强化学习优化知识图谱探索策略，事实核查 F1 提升 10–15%
📌 工作参考价值（4 点）
- 复杂查询的分解与推理：电商搜索中用户长尾/多条件意图，可借鉴 Planner LLM 将 query 分解为子问题，再到结构化 KG（商品属性、品牌关系）中检索证据，提升复杂 query 的召回精度和可解释性。
- 用 GRPO 优化检索策略：若需训练 query 改写或检索路径选择模型，可采用 Group Relative Policy Optimization，以最终结果准确性+检索多样性为奖励，避免传统监督信号昂贵的问题，适合在线上持续优化搜索或推荐 agent。
- 知识图谱替代纯文本检索：在 RAG 管线中，用 KG 存储商品/用户结构化信息，由分解后的子查询定向抽取子图，可有效减少 LLM 幻觉，适合需要事实级准确性的场景（如营养成分、尺码对比推荐）。
- 多样性与可审计的设计：奖励中加入结构多样性，能防止检索结果单一化，同时 KG 路径可天然提供审计链，这对电商合规和用户信任构建有直接价值。