AdaPath：通过 Path-Bank 实现查询自适应路径搜索，用于多跳隐式生物医学 KGQA

在知识图谱上进行路径搜索，已成为为 LLM 推理中的多跳问题提供依据的一种有效方式。然而，生物医学问答带来了两个通用领域方法并未针对设计的独特挑战：(i) 查询不显式给出中间推理过程，且可通过多条有效路径得到答案；(ii) 生物医学知识图谱连接非常稠密，因此路径搜索方法很容易走错方向。为应对这些挑战，我们提出 AdaPath，一种从 Path-Bank 中检索查询自适应元路径的路径搜索框架，Path-Bank 同时捕获查询语义和生物医学知识图谱结构。AdaPath 为生物医学查询提供缺失的线索，并在多跳推理过程中有效剪枝稠密的知识图谱邻域。我们进一步发布了 BioStrat-QA，一个生物医学 KGQA 基准，用于按多跳查询暴露的中间推理程度对其进行分层。在各个生物医学 KGQA 基准上，AdaPath 始终优于基线方法，即使在多跳查询暴露较少表面信息时，仍能保持有效的路径搜索。源代码可在 https://github.com/Jun-Hyeong-Kim/AdaPath 获取。