EGT-KG：面向实际科学问答的证据接地类型化知识图谱检索
原文标题：EGT-KG: Evidence-Grounded Typed KG Retrieval for Practical Scientific QA with Small Language Models
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EGT-KG是一个检索框架，用于改进本地小语言模型（SLM）的信息检索。它通过证据接地的类型化知识图谱，在有限文献、碎片化证据和有限上下文窗口下提升科学问答性能。实验表明，EGT-KG在大多数设置下优于普通RAG方法，最佳改进来自llama3:8b，最终得分提升14.67%。
- 问题
- 本地小模型做科学问答时受限于文献少、证据碎片化、上下文窗口小。
- 方法
- 用证据接地的类型化知识图谱做检索，对比自动生成与专家定义两种关系模式。
- 结果
- 在生物聚合物土壤复合材料文献基准上多数设置优于普通RAG，llama3:8b最佳最终得分70.37（+14.67%）。
- 影响
- 为隐私敏感、算力受限场景下的科学问答提供可落地的RAG替代方案，值得做本地知识库的工程师参考。
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