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本文研究了源自本体的检查能否可靠地验证大语言模型智能体针对知识图谱问题给出的回答，比较了人工整理、大语言模型生成和数据衍生的本体，发现人工整理的本体可能比其他本体更频繁地将正确回答标记为有问题，而这些标记的精确率仅略高于随机水平。
sparqlite 是一个基于 Rust 的 SQLite 可加载扩展，它将 RDF 四元组存储在普通的 SQLite 表中，并原生执行 SPARQL 1.1 查询，速度达到 SQL 转译方式的 3.5 倍，同时通过了 639 项 W3C 评估测试中的 636 项——值得一提的是，它由 Claude Code 的 Ultracode 智能体工作流在一次持续 12 小时的运行中生成。
本文介绍了数据故事作为一种叙事文档，结合了解释性文本、图像和可执行的SPARQL查询，以提高文化遗产知识图谱的可访问性和质量评估，使用了一个名为LODEON的AI支持创作平台。
本文介绍了 GPTKB 2.0，这是一个由 LLM 派生的大规模去歧义知识库，包含 160 万个规范化实体上的 3840 万条三元组。它提供了一个网页界面，用于浏览、SPARQL/自然语言查询，以及审计事实来源和消歧决策。
ProbSPARQL 是一种向上兼容的 SPARQL 扩展，它将不确定数值建模为带有概率 RDF 字面量数据类型的随机变量，支持分布感知查询、概率过滤和基于散度的连接。基于 Apache Jena ARQ 实现，它解决了循环制造知识图谱中查询多维不确定测量数据所面临的挑战。
Fluree DB 是一个开源的时间图数据库，具有类似 Git 的分支、集成的向量/文本/地理搜索、细粒度的访问控制，并支持 SPARQL、JSON-LD 和 Open Cypher。它针对 AI 代理记忆进行了优化，在十亿级图上实现了高性能。
DeSQ是一个基于分解的框架，用于从自然语言问题生成SPARQL查询。它将复杂问题分解为原子约束，将它们映射到SPARQL片段，并组装成完整查询，在五个基准测试中的四个上优于现有技术。