Эффективная увязка неструктурированных данных для многоэтапного обоснования
arXiv: 2609.194991v1 Annuales Type: cross Brieft: Modern LMS and IA Agists все чаще поддерживают процесс разработки данных, который объединяет данные из неструктурированных источников. Такие трубопроводы обычно занимаются поиском, интеграцией и ранжированием данных до перехода к более сложным агентским рассуждениям или действиям, например для научного открытия. Основная проблема поиска в этих рабочих потоках совместно выполняет многоатбитные фильтрации, поиск с использованием нескольких векторов, точные реляционные соединения и пороговые значения для аналогии. С учетом планируемой функции запроса и монотонной оценки, наш DASE-инспекционный двигатель создает и ранжирует потенциальные доказательства. Она включает: i) многоэтапную модель запроса на структурированные основные параметры, множественные векторы и реляционные связи; ii) SemJI - редко материализованное внедрение сходства между индексами для редких пар близлежащих соседей; iii) совместно разработанный слой исполнения, сочетающий траверсы с основным покрытием ANN, пакетный доступ и агрегирование баллов на основе пороговых уровней. Включено