AdaPath：通过路径库实现查询自适应寻径，用于多跳隐式生物医学知识图谱问答

知识图谱的路径查找已成为基于多跳问题的 LLM 推理的有效方法。然而，生物医学 QA 引入了通用领域方法无法应对的两个独特挑战：(i) 查询不公开中间推理，可以通过多个有效路径进行回答；(ii) 生物医学知识图谱紧密相连，因此路径查找方法很容易走错方向。为了解决这些挑战，我们提出了 AdaPath，这是一个路径查找框架，可以从 Path-Bank 检索查询自适应元路径，捕获查询语义和生物医学知识图结构。 AdaPath 提供生物医学查询中缺失的线索，同时在多跳推理过程中有效地修剪密集的知识图邻域。我们进一步发布了 BioStrat-QA，这是一种生物医学 KGQA 基准，可根据多跳查询暴露的中间推理量对多跳查询进行分层。在生物医学 KGQA 基准测试中，AdaPath 始终优于基准，即使多跳查询暴露较少的表面信息，也能维持有意义的路径查找。源代码可在 https://github.com/Jun-Hyun-Kim/AdaPath 获取。