QueryGraph：通过基于 LLM 的图形生成进行可靠的多工具查询执行规划

许多现实世界中对个人数据的查询跨越多个应用程序，并且需要结构化规划，因为单个工具仅公开部分信息。虽然 LLM 显示出强大的推理和工具使用能力，但可靠地执行多步骤、跨工具查询仍然具有挑战性。我们引入了一个系统，它将自然语言查询转换为结构化图，并通过确定性规划器执行它们。我们的方法使用深度优先搜索来解决依赖性并跨工具组合结果，从而提高可靠性并使查询超越传统的基于关键字的搜索。即使使用较小或本地托管的 LLM，我们也能展示出高精度。