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AutoSchema框架使AI代理无需训练即可查询各种知识图谱

研究人员开发了AutoSchema，一个新颖的框架，旨在使语言模型代理无需事先训练即可查询异构知识图谱。该系统解决了不同生命科学知识资源之间不断变化的模式、标识符和链接的挑战。AutoSchema检查实时模式，将问题实体映射到图标识符，并探索关系路径以迭代地构建查询。在生物医学和化学知识图谱任务上的评估表明，与TogoMCP等现有方法相比，准确性和效率有所提高，初步证据表明其能够支持未见过的图谱。