AgentKGV: framework agêntico LLM-RAG com treinamento em dois estágios para a verificação de fatos em grafos de conhecimento

arXiv:2607.09092v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: Grafos de conhecimento (KGs) frequentemente são construídos de forma automática a partir de corpora em larga escala, mas inevitavelmente contêm erros factuais decorrentes de fontes ruidosas e falhas de extração, e verificá-los de maneira confiável em escala industrial continua sendo um desafio crítico. Para enfrentar isso, propomos o AgentKGV, o framework agêntico LLM-RAG para a verificação de fatos em KGs, que integra roteamento dinâmico e reescrita iterativa de consultas, o que lida com incompatibilidades de forma superficial em docu...