Este artículo presenta un marco teórico para aterrizar las trayectorias de razonamiento de modelos de lenguaje grandes al depender de evidencia de grafos de conocimiento incompletos en lugar de estados de verdad completos.
- El estado de evidencia induce anclajes de entidades, residuos de relaciones tipadas, energías de ruta y regiones de soporte, mientras que el modelo de lenguaje proporciona una distribución previa sobre trayectorias candidatas.
- Bajo la incompletitud del mundo abierto, ninguna regla estricta basada únicamente en el estado observado puede simultáneamente rechazar toda trayectoria falsa no soportada y retener cada una verdadera pero no observada.
- El aterrizaje suave se caracteriza como una deformación KL-regularizada de la distribución previa del LLM, donde un holgura finita preserva el soporte para trayectorias no soportadas pero no contradichas.
- El marco produce límites de estabilidad bajo perturbaciones de evidencia y aclara regímenes de restricción para GraphRAG, KGQA, agentes de grafos, decodificación restringida y generación fiel.
Las afirmaciones son relativas a la evidencia, tratando la compatibilidad del KG como soporte declarado en lugar de verdad factual.