SEGRA: Agente AI per interrogazioni Gremlin su grafi di conoscenza aziendali
Un team di ricercatori ha presentato SEGRA, un nuovo agente volto a migliorare il question answering da testo a Gremlin per grafi di conoscenza del supporto IT aziendale. Questi grafi mappano le relazioni tra casi, utenti, dispositivi, sintomi, categorie, cause profonde e soluzioni passate. Tuttavia, interrogarli efficacemente in Gremlin richiede una buona conoscenza degli schemi del grafo e delle regole di attraversamento. SEGRA utilizza tecniche come il routing delle intenzioni, la creazione di query basate su schema e una libreria di competenze che si basa su pattern di query collaudati. Nei test su un benchmark per il supporto IT aziendale, SEGRA ha superato i metodi tradizionali ottenendo un punteggio giudice 7,0 volte superiore. Inoltre, la sua libreria di competenze riduce sia le chiamate LLM del 20% che i costi del 18%. Questo studio è stato condiviso su arXiv con ID 2607.22713.
Fatti principali
- SEGRA sta per Structured Experience-Guided Graph Reasoning Agent
- È progettato per il question answering basato su Gremlin su grafi di conoscenza del supporto IT aziendale
- I grafi di conoscenza del supporto IT aziendale contengono relazioni tra casi, utenti, dispositivi, sintomi, categorie tassonomiche, cause profonde e risoluzioni storiche
- SEGRA integra routing delle intenzioni, generazione di query basata su schema e tassonomia, scomposizione multi-shot, verifica consapevole dell'esecuzione e una libreria di competenze avviata tramite curriculum
- Su un benchmark di supporto IT aziendale, SEGRA ottiene un punteggio giudice medio 7,0× superiore rispetto al solo backbone chain-of-thought prompting
- La libreria di competenze riduce le chiamate LLM del 20% e il costo in dollari del 18% rispetto a SEGRA senza competenze
- L'articolo è disponibile su arXiv con ID 2607.22713
- Il tipo di annuncio è nuovo
Entità
Istituzioni
- arXiv