GraphDancer: LLMs lernen, Graphen zu erkunden und zu durchdenken
Moderne Sprachmodelle greifen zunehmend auf externe Wissensquellen zurück, um ihre Faktenlage zu verbessern. Viele dieser Quellen sind jedoch nicht als fließender Text, sondern als heterogene Graphen strukturiert. Das Durchschauen solcher Graphen stellt zwei zentrale Aufgaben dar: Erstens erfordert das Navigieren durch schema‑definierte Relationen präzise Funktionsaufrufe statt einfacher Ähnlichkeitsabfragen. Zweitens müssen komplexe Fragen oft durch mehrstufige Evidenzaggregation beantwortet werden, was wiederholtes Informationssuchen nötig macht.
