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AGENTiGraph: An Interactive Knowledge Graph Platform for LLM-based Chatbots Utilizing Private Data Abstract 摘要 大型语言模型 (LLM) 已在各种应用程序中展示了功能,但面临幻觉、推理能力受限和事实不一致等挑战,尤其是在处理问答 (QA) 等复杂的特定领域任务时。虽然知识图谱 (KG) 已被证明有助于缓解这些问题,但关于 LLM 与背景 KG 整合的研究仍然有限。特别是,用户可访问性和底层 KG 的灵活性尚未得到彻底探索。我们介绍了 AGENTiGraph(用于基于任务的交互和图形表示的自适应生成 引擎),这是一个通过自然语言交互进行知识管理的平台。它集成了知识提取、集成和实时可视化。AGENTiGraph 采用多智能体架构来动态解释用户意图、管理任务和集成新知识,确保能够适应不断变化的用户需求和数据上下文。我们的方法在知识图谱交互中表现出卓越的性能,特别是对
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