CogChat: Knowledge Graph-Augmented Conversational AI with Heterogeneous Graph Transformer for Cognitive Grounding in Design Generation
CogChat：异构知识图谱增强设计对话 AI 的认知接地
🧭 知识图谱增强对话 · 异构 Graph Transformer
Design AI Lab, Hanyang University · Human-Centered AI Design Institute, Hanyang University
用个人异构知识图谱 + HGT 选择相关节点注入 LLM，提升设计对话的上下文保留与个性化意图理解
📌 工作参考价值（5 点）
- 面向电商/广告/搜索推荐场景的可借鉴点：
- 用户级动态知识图谱做长程上下文：在客服/导购/创意 Agent 中，实时从对话里抽取实体（商品、属性、类目、偏好）与关系，构建个人异构图谱，替代仅依赖 sliding window 的上下文；用 HGT 或轻量图注意力做子图选择，避免全量 KG 造成 prompt 噪声和延迟。
- 同名词/多义词消歧：异构图中实体类型和关系结构可区分同一词在不同上下文（如“苹果”作为品牌或品类），适合电商搜索 query 理解与个性化召回；将图结构注入 LLM 可提升意图识别准确率。
- 主动探测问题生成：借鉴 CogChat 同时生成 intentional 和 exploratory probing questions 的机制，在推荐对话中用于偏好澄清、query 改写建议（如“你指的是 A 还是 B？”），降低用户决策负担并收集偏好信号。
- 工程实现：可用轻量抽取器构建图，HGT 只负责节点打分与选择，LLM 负责最终生成，保持低延迟；先在特定垂直领域（服装、家居、3C）试点，注意图谱更新频率和图谱规模控制。