Separating Facts from Interpretations in Agent Knowledge Graphs

Dieser Inhalt schlägt vor, Fakten von Interpretationen in Agenten-Knowledge-Graphen, die mit LLM-Systemen verwendet werden, zu trennen, um Skalierungs- und Governance-Probleme zu lösen. Dieser Ansatz, implementiert mit zwei separaten physischen Tabellen, verbesserte die Ausgabequalität (+375%) und die Arbeitserfolgsraten (65,3% auf 99,1%) in einer laufenden Agentengesellschaft erheblich.