KGQA

MARS 系统集成了 LLM 和知识图谱，无需微调即可实现 KGQA

研究人员开发了 MARS，一种用于知识图谱问答 (KGQA) 的新方法，该方法将大型语言模型 (LLM) 与知识图谱 (KG) 相结合，无需模型微调。MARS 采用结构化检索过程将问题实体链接到 KG，并迭代获取相关信息。该系统自适应地决定何时继续图遍历或生成最终的 SPARQL 查询，为完全自主的方法提供了一种更可预测的替代方案。MARS 在 KGQA 基准测试中表现出具有竞争力的性能，证明了其高效和可扩展性。