causal-graphs

EvoCause是一篇研究论文，提出了一种LLM引导的方法来优化因果图以进行根因分析，利用专家诊断标签来约束图的编辑，并发布了TeleRCA，这是一个来自生产电信网络的专家标注告警基准。

本文介绍了HCG-RAG，它利用架构约束因果图进行检索增强生成，在医疗基准测试中，节点数减少3-20倍，LLM调用次数减少8-135倍，同时答案质量与基线相当或更优。

本文提出了一种四阶段方法，用于构建建模LLM推理过程的因果图，利用反事实增强实现稳定的因果发现，并提供透明、概念级的可解释性。