AutoSchema：异构知识图上代理文本到 Sparql 的实时模式基础

摘要

生命科学知识图通过 SPARQL 提供大量结构化数据，但每个资源都使用自己的架构、标识符和链接。 TogoMCP 通过提供精选的元数据互操作性交换文件来帮助语言模型代理查询这些资源。创建和维护这些文件仍然需要语言模型辅助起草、验证和手动审核。我们研究\emph{实时模式基础}，其中代理直接从当前端点获取问题所需的模式证据。我们提出 \textsc{autoschema}，一个无需训练的实时模式基础的通用框架。它检查实时模式，将问题中的实体名称映射到图形标识符，探索关系路径，并在迭代查询构造期间找到资源之间可能的连接。我们使用 TogoMCP 作为我们的主要比较框架。我们在以资源为中心的生物医学 KGQA、多资源生物医学 KGQA、BioASQ 任务 B 上的纵向生物医学语义 QA 以及化学知识图转移到先前未记录的 RDF 图上评估 \textsc{autoschema}。 \textsc{autoschema} 在生物医学 KGQA 任务中比 TogoMCP 提高了平均事实准确性，并在纵向 BioASQ 评估中提供了一致的增益。它还减少了迭代预算耗尽，并在核心评估中平均使用更少的工具调用。转移研究提供了初步证据，表明实时模式基础可以支持不规则和以前未见过的图表，而无需首先创建策划的模式文件。