arXiv · cs.AI· Niklas Wagner·· 11 天前AI 评分39
面向不完美提示词的设计：基于知识图谱的 LLM 企业数据助手仿真评估
Designing for Imperfect Prompts: A Simulation-Based Evaluation of an LLM-Based Enterprise Data Assistant Using Knowledge Graphs
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Niklas Wagner
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23304v1
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AI 导读
一项设计科学研究在企业 CFO 单位数据湖的真实部署中发现，业务用户的提示词常缺少 schema 引用和结构信息。研究设计并对比了两种语义中介方案：基于语义相似度的 schema 中介，以及利用从数据湖自动构建的知识图谱的中介。仿真评估结合 LLM-as-a-Judge 与人工验证显示，知识图谱方案在 Precision、Recall、F1 和保留用户意图上均优于 schema 方案。
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