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新的ISONGraph格式大幅减少Token使用量，提高LLM知识图谱准确性

一种名为ISONGraph的新图序列化格式已被开发出来，以提高大型语言模型（LLM）使用的知识图谱的效率。该格式通过最小化语法开销，与JSON等冗长格式相比，可将Token数量减少约70%。这种Token使用量的减少显著影响了图数据可用的有效上下文窗口。此外，ISONGraph在遍历问答和多跳推理任务的准确性方面均表现出卓越的性能，多跳准确性是替代格式的两倍。