KG2Code

新的KG2Code方法通过可执行代码连接知识图谱和LLM

研究人员推出了一种名为KG2Code的新方法，该方法将知识图谱转换为可执行代码格式。此方法旨在通过利用现代大型语言模型（LLM）的代码感知能力来改进知识图谱问答（KGQA）。KG2Code框架将KGQA构建为代码生成任务，从而实现可验证的推理轨迹和可执行代码，有助于减少幻觉。此外，还开发了一个自动化流程，用于创建大规模代码语料库，以便在此任务上训练开源LLM，从而实现零样本KGQA性能。