Mixture-of-Experts Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation for Multi-Agent LLM-based Recommendation
基于专家混合知识图谱检索增强的多智能体 LLM 推荐
🧭 多智能体 KG-RAG 推荐 · 查询感知检索与对齐优化 ★ 深度解读
The Hong Kong Polytechnic University · City University of Hong Kong · National University of Singapore
提出多智能体框架 MixRAGRec，通过查询感知的多粒度 KG 检索与联合优化，实现高效知识增强推荐
📌 工作参考价值（4 点）
- 查询感知的多粒度检索：根据用户查询复杂程度动态选择 KG 检索粒度（无检索/三元组/子图/连通图），避免简单查询过度检索、复杂查询检索不足，平衡成本与效果。电商搜索中可借鉴类似 MoE 路由，针对不同意图（属性筛选 vs. 宽泛需求）切换知识源。
- 结构化知识对齐 Agent：用专门的小型 LLM 将图结构知识转为自然语言摘要，减少噪声、保留推荐相关结构信息。在商品知识图谱场景下，可先用模板初转再让 Agent 精炼，作为 LLM 上下文注入。
- 多智能体联合优化（MMAPO）：使用共享奖励函数（推荐准确性 + 边际信息增益）并通过 GAE 估计优势，实现检索决策与内容生成的端到端训练。此框架可推广到需要协调离散选择（检索策略/API 调用）与连续生成（文案/推荐列表）的 Agent 系统。
- 对比偏好学习与硬负挖掘：在推荐模型中引入对比损失，自动挖掘困难负样本，能有效区分高度相似的候选物品。该方法可直接用于商品推荐排名模型的 fine-tune，提升 Top-K 精度。