arXiv cs.AI· Zhexi Feng·· 3 天前AI 评分27
Fan Out 还是 Relay？面向 LLM 智能体查询孤岛数据表的归属感知路由
Fan Out or Relay? Ownership-Aware Routing for LLM Agents Querying Siloed Tables
AI 导读
针对 LLM 协调器查询多归属方数据表时 fan-out 与 relay 两种策略的取舍，研究在 PeopleJoin 和 BIRD 的 13 个设置、3 个模型族上发现，数据归属而非查询形态决定哪种策略更优：fan-out 在单归属方可答问题上 12 个设置更准，但在涉及两个归属方表连接时最多只答对 4.3%。
正文 · AI 翻译
摘要：在组织内部，一个问题的数据往往由多个所有者掌握，他们各自查询自己的表，却从不将其交出。一个 LLM 协调器可以扇出，将问题一次性发送给每个所有者，或者中继，依次查询所有者并复用先前的行。我们表明，两者事先都不安全，因为数据所有权决定了哪一种才是正确的。在 PeopleJoin 和 BIRD 上的十三个设置中，使用三个模型系列，扇出在十二个设置中对单个所有者可回答的问题更准确，但在涉及两个所有者表的连接时最多只能回答 4.3%。这种反转取决于所有权，而非查询形状：在 BIRD 的两表连接上，当一个所有者持有两张表时，扇出回答率为 32-44%，否则为 1-4%。中继通过以返回的行为条件而获胜，将返回行对一个原本相同的规划器隐藏，会使双所有者准确率从 23.2% 降至 5.1%。由于所有权是公开的，我们提出所有权感知路由（OAR），它起草一个仅含模式的 SQL 查询，统计其连接的表的所有者数量，并在读取任何私有行之前路由该问题。在十个设置中，OAR 的准确率从不显著低于最佳固定协议，并且在 PeopleJoin 上击败所有固定协议，在留出组织上最多高出 9.3 个百分点。
| 评论： | 19 页，4 幅图，14 张表 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI）；多智能体系统（cs.MA） |
| ACM 分类： | I.2.7；I.2.11；H.2.4 |
| 引用为： | arXiv:2610.18157 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.18157v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.18157 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Zhexi Feng [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 13 日星期二 11:01:37 UTC（207 KB）
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