본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 환각 문제를 해결하기 위해 외부 지식, 특히 지식 그래프(KG)를 통합하는 KnowPath 프레임워크를 제안합니다. KnowPath는 LLM의 내부 지식을 활용하여 외부 지식 그래프에서 해석 가능한 방향성 부분 그래프를 탐색하고, 내부 및 외부 지식을 효과적으로 통합하여 더 정확한 추론을 수행합니다. 기존 방법들의 한계점인 LLM 내부 지식의 부족한 활용, 해석 가능한 추론 경로 생성의 제약, 내부 및 외부 지식의 불명확한 융합 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 다양한 실제 데이터셋을 사용한 실험을 통해 KnowPath의 효과를 입증하고, 코드와 데이터를 공개합니다.
