研究评测 15 种知识图谱序列化格式对推理大模型的影响
原文标题：Graph Serializations for Reasoning LLMs: A Study Across Knowledge Extraction and Structural Reasoning
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研究在九个前沿大模型配置上评测 15 种图表示格式，覆盖本体知识抽取与结构图推理任务。结果显示知识抽取对序列化格式不敏感，但结构推理任务的准确率显著受格式选择影响，最优格式取决于模型、查询和任务，应将图序列化视为动态编排决策。
- 问题
- 知识图谱以何种文本格式喂给推理大模型效果最好，旧结论未覆盖前沿推理模型。
- 方法
- 在九个前沿模型配置上横评 15 种图序列化格式，覆盖本体知识抽取与结构图推理两类任务。
- 结果
- 未给出量化结果；知识抽取对格式不敏感，结构推理准确率显著受格式影响，最优格式随模型、查询、任务变化。
- 影响
- 图序列化应作为运行时动态编排决策而非固定模板，直接影响 RAG 与图推理管线准确率。
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