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KnowAgent：基于 LLL 的智能 Agent 的知识增强规划
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了基于知识图谱的智能体框架KG-Agent，通过改进大型语言模型的推理能力回答复杂问题。实验证明，使用10K个样本对LLaMA-7B进行微调，能在领域内外的数据集上超越现有方法。
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关键要点
- 本研究旨在通过知识图谱改进大型语言模型的推理能力。
- 提出了一种基于LLM的智能体框架KG-Agent，允许小型LLM自主决策。
- KG-Agent整合了LLM、多功能工具箱、基于知识图谱的执行器和知识存储器。
- 开发了一个迭代机制，自主选择工具并更新推理记忆。
- 利用程序语言规范多跳推理过程，并合成基于代码的指令数据集进行微调。
- 实验证明，使用10K个样本对LLaMA-7B微调能超越现有方法。
- 研究结果将在2024年2月公开发布代码和数据。
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