SINT-Flow：使用 大语言模型 工作流程进行架构集成

模式集成的目标是，给定一组输入模式或表，派生出一个全局的、统一的模式，该模式能够以连贯的方式表示所有输入表的概念、属性和关系。本文介绍了 SINT-Flow，这是一个由五个基于 LLM 的运算符组成的模式集成框架，可以将其组合到工作流中以执行完全自动化的端到端模式集成。与现有方法相比，SINT-Flow 可以处理包含描述多个实体类型的属性的非规范化源表。在模式集成过程中，这些表被分解为单独的特定于实体的关系。为了评估 SINT-Flow，我们引入了 SINT-Bench，这是一个模式集成基准，包含 10 个模式集成任务，总共由 93 个关系表组成，其中包括描述多种类型实体的表。我们使用 GPT-5.2 以及开放权重模型 Qwen-3.6-27B 作为替代骨干模型来评估 SINT-Flow。使用这些模型，SINT-Flow 的实体类型检测 F1 分数至少为 96%，属性检测为 85%，模式映射为 83%。此外，我们进行了消融研究，以证明所应用的自洽策略的实用性以及将审查循环包含到模式匹配运算符中。