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RESEARCH · CL_139241 · Jul 10 · 04:22

AgentKGV框架通过两阶段训练增强知识图谱事实验证能力

研究人员开发了AgentKGV，一个旨在提高知识图谱事实核查准确性和效率的新型框架。这个智能体LLM-RAG系统采用了两阶段训练策略，结合了用于稳定查询重写的回合级监督微调（SFT）和用于优化搜索策略的回合轨迹级GRPO。该框架在T-REx基准测试中表现出显著的改进，提高了宏观F1分数，并大幅减少了验证所需的搜索调用次数。