研究：流程感知知识图谱提升LLM智能体API调用可靠性

据arXiv预印本论文（作者Saiful Khan、Afrah Farea），研究者将开放数据协议（OData）元数据与BPMN参考流程整合进带类型属性图，以弥补现有检索增强服务发现将端点独立处理、忽略流程与模式约束的缺陷。混合检索器先用稠密嵌入筛选候选端点，再沿流程边检索后续端点。在42项企业服务上的评估显示，对查询与下游实体词汇重叠较低的查询，Recall@3提升5.7个百分点（n=74），且在不同嵌入模型与截断值下结果一致；对无流程层的OpenAPI服务则无提升。在81条多步查询上，LLM智能体任务完成率为38.7%，基于分块的基线为10.3%。在诱导测试中，提供合法代码列表可消除编造代码，但46%的写入运行仍含无效键；提供完整带类型上下文后，无效调用降至3%（101次运行中3次），且无编造代码。论文称，在检索阶段暴露流程与模式约束可提升智能体驱动API调用的可靠性。…