KARMA: 利用多智能体LLM实现知识图谱自动丰富

发布于2025年2月10日

arXiv:2502.06472 [ cs.CL, cs.AI, cs.CE, cs.DL ] github:YuxingLu613/KARMA

摘要

维护全面且最新的知识图谱（KGs）对现代AI系统至关重要，但人工整理难以跟上科学文献的快速增长。本文提出了KARMA，一个新颖的框架，它利用多智能体大型语言模型（LLMs）通过对非结构化文本的结构化分析来自动丰富知识图谱。我们的方法采用了九个协同智能体，涵盖实体发现、关系提取、模式对齐和冲突解决，它们迭代地解析文档，验证提取的知识，并将其集成到现有图结构中，同时遵守领域特定的模式。对来自三个不同领域的1,200篇PubMed文章进行的实验证明了KARMA在知识图谱丰富方面的有效性，它识别了多达38,230个新实体，同时实现了83.1%的LLM验证正确性，并通过多层评估将冲突边减少了18.6%。