SkillCDG: Un Framework Basato su Grafi per il Rilevamento di Conformità SKILL di Lunga Durata

È stato introdotto un nuovo framework chiamato SkillCDG per migliorare il rilevamento di conformità all'interno di lunghi documenti SKILL utilizzati nei sistemi aziendali basati su agenti. Con l'aumentare della complessità degli scenari aziendali, questi documenti sono diventati sempre più diffusi. Tuttavia, modelli più grandi comportano costi di inferenza elevati, mentre modelli più piccoli possono avere difficoltà nell'accuratezza del rilevamento. SkillCDG struttura le complesse politiche aziendali utilizzando un grafo di dipendenza dei vincoli a due livelli: il livello superiore organizza le descrizioni SKILL per la navigazione degli scenari, mentre il livello inferiore delinea le dipendenze tra i vincoli atomici all'interno di ciascuna SKILL. L'inferenza coinvolge un processo di recupero a due livelli seguito dalla chiusura delle dipendenze, facilitando la valutazione della conformità e la tracciabilità delle fonti. Le valutazioni su tre dataset aziendali e due benchmark pubblici controllati hanno dimostrato che SkillCDG supera i modelli di base. La ricerca è disponibile su arXiv con l'identificatore 2608.08146.