The paper introduces EICopilot, an novel agent-based solution enhancing search and exploration of enterprise registration data within extensive online knowledge graphs like those detailing legal entities, registered capital, and major shareholders. Traditional methods necessitate text-based queries and manual subgraph explorations, often resulting in time-consuming processes. EICopilot, deployed as a chatbot via Baidu Enterprise Search, improves this landscape by utilizing Large Language Models (LLMs) to interpret natural language queries. This solution automatically generates and executes Gremlin scripts, providing efficient summaries of complex enterprise relationships. Distinct feature a data pre-processing pipeline that compiles and annotates representative queries into a vector database of examples for In-context learning (ICL), a comprehensive reasoning pipeline combining Chain-of-Thought with ICL to enhance Gremlin script generation for knowledge graph search and exploration, and a novel query masking strategy that improves intent recognition for heightened script accuracy. Empirical evaluations demonstrate the superior performance of EICopilot, including speed and accuracy, over baseline methods, with the \emph{Full Mask} variant achieving a syntax error rate reduction to as low as 10.00% and an execution correctness of up to 82.14%. These components collectively contribute to superior querying capabilities and summarization of intricate datasets, positioning EICopilot as a groundbreaking tool in the exploration and exploitation of large-scale knowledge graphs for enterprise information search.


翻译:本文介绍了EICopilot,一种基于智能体的创新解决方案,旨在增强对大规模在线知识图谱中企业注册数据(如法人实体、注册资本及主要股东等详细信息)的搜索与探索能力。传统方法依赖基于文本的查询和手动子图探索,通常导致耗时流程。EICopilot通过百度企业搜索以聊天机器人形式部署,利用大语言模型解析自然语言查询,从而改善这一现状。该方案能自动生成并执行Gremlin脚本,为复杂企业关系提供高效摘要。其显著特性包括:通过数据预处理流程将代表性查询编译标注为向量化示例数据库以支持上下文学习;结合思维链与上下文学习的综合推理流程,以增强知识图谱搜索与探索的Gremlin脚本生成能力;以及创新的查询掩码策略,通过提升意图识别精度来提高脚本准确率。实证评估表明,EICopilot在速度和准确性等方面均优于基线方法,其中\emph{Full Mask}变体将语法错误率降低至10.00%,执行正确率最高达82.14%。这些组件共同提升了复杂数据集的查询与摘要能力,使EICopilot成为大规模知识图谱企业信息搜索领域具有突破性意义的探索与利用工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员