UrbanKGent: Un Marco de Agente de Modelo de Lenguaje Grande Unificado para la Construcción de Grafos de Conocimiento Urbano

El grafo de conocimiento urbano ha funcionado recientemente como un bloque de construcción emergente para destilar conocimiento crítico a partir de datos urbanos multi-origen para diversos escenarios de aplicación urbana. A pesar de sus beneficios prometedores, la construcción de grafos de conocimiento urbano (UrbanKGC) todavía depende en gran medida del esfuerzo manual, obstaculizando su avance potencial. Este documento presenta UrbanKGent, un marco de agente de modelo de lenguaje grande unificado para la construcción de grafos de conocimiento urbano. Específicamente, primero construimos el conjunto de instrucciones informadas para las tareas de UrbanKGC (como la extracción de tripletas relacionales y la completación de grafos de conocimiento) a través de la generación de instrucciones conscientes de la heterogeneidad y enriquecidas con información geoespacial. Además, proponemos un módulo de refinamiento iterativo de trayectoria aumentado por herramientas para mejorar y refinar las trayectorias destiladas de GPT-4. A través de un ajuste fino de instrucciones híbridas con trayectorias aumentadas en Llama-2-13B, obtenemos el agente UrbanKGC, UrbanKGent-13B. Realizamos una evaluación integral en dos conjuntos de datos del mundo real utilizando tanto la autoevaluación humana como la de GPT-4. Los resultados experimentales demuestran que UrbanKGent-13B no solo puede superar significativamente 21 líneas base en tareas de UrbanKGC, sino también superar el modelo de lenguaje de última generación, GPT-4, en más del 10\% con un costo aproximadamente 20 veces menor. Desplegamos UrbanKGent-13B para proporcionar servicios en línea, los cuales pueden construir un UrbanKG con relaciones miles de veces más ricas utilizando solo una quinta parte de los datos en comparación con el punto de referencia existente. Nuestros datos, código y agente UrbanKGC de código abierto están disponibles en https://github.com/usail-hkust/UrbanKGent.