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GraphWalker

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  1. RESEARCH · CL_191208 ·

    新的智能体方法增强了知识图谱的问答和生成能力

    研究人员正在开发智能体系统以改进知识图谱上的问答。一种名为“研究员智能体”的方法，通过迭代测试和修改自身的提示和代码来实现自我改进，从而在DBpedia等数据集上获得更高的准确性。另一个框架GraphWalker，使用自动化的轨迹合成和分阶段微调来训练智能体进行知识图谱交互，在WebQSP等基准测试中取得了最先进的成果。第三种方法采用混合的自顶向下和自底向上方法，将LLM与Wikidata等现有知识图谱进行关联，同时利用智能体的反思动…
  2. TOOL · CL_77395 ·

    GraphWalker框架通过患者类比提升LLM临床推理能力

    研究人员开发了GraphWalker，一个旨在增强大型语言模型（LLM）在分析电子健康记录（EHR）时的临床推理能力的新框架。该方法通过整合数据驱动和模型驱动的视角，发现用于结构化检索的患者队列，并优化示范选择以获得最大信息增益，从而解决了现有患者类比方法的局限性。实验表明，GraphWalker的表现优于当前基线，并在不同数据集上保持稳健性，可作为基于LLM的临床工作流程的可插拔技能。