流程知识图谱提升LLM Agent调用企业API可靠性
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流程知识图谱提升LLM Agent调用企业API可靠性
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AI 综述
研究者 Saiful Khan、Afrah Farea 将 OData 元数据与 BPMN 参考流程整合进带类型的属性图，用稠密嵌入加流程边检索候选端点，以提升 LLM 智能体调用企业 API 的可靠性。在 42 个企业服务上，低词汇重叠查询的 Recall@3 提升 5.7 个百分点（n=74）；在 81 条多步查询上，智能体任务完成率为 38.7%，基于分块的基线为 10.3%。 研究者称，提供完整类型化上下文后，无效调用降至 3%（101 次运行中 3 次），且不再编造代码值。
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最新进展10月28日 12:00
用业务流程知识图谱为 LLM 智能体提供依据：面向可靠多步服务调用的流程感知知识图谱报道时间线
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10月28日
- arXiv cs.AI用业务流程知识图谱为 LLM 智能体提供依据：面向可靠多步服务调用的流程感知知识图谱
研究者将 OData 元数据与 BPMN 参考流程整合进带类型的属性图，用稠密嵌入加流程边检索候选端点，在 42 个企业服务上评估，低词汇重叠查询的 Recall@3 提升 5.7 个点（n=74）。在 81 条多步查询上，LLM 智能体任务完成率 38.7%，基于分块的基线为 10.3%。提供完整类型化上下文后，无效调用降至 3%（101 次运行中 3 次），且不再编造代码值。
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