Agentisches RL lernt SPARQL-Abfragen schrittweise zu verbessern
In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv präsentiert ein Forschungsteam einen innovativen Ansatz, mit dem ein Sprachmodell (LLM) selbstständig komplexe SPARQL-Abfragen für mehrstufige Fragen aus Knowledge Graphs erstellt. Der Schlüssel liegt in einer agentischen Lernumgebung, in der das Modell durch Reinforcement Learning (RL) eine robuste Strategie entwickelt, die Abfragen iterativ zu konstruieren und bei Ausführungsfehlern zu korrigieren.
