यह लेख अपूर्ण ज्ञान ग्राह प्रमाण पर निर्भर करने वाले बड़े भाषा मॉडल (LLM) के तर्क पथों को आधारित करने के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा प्रस्तुत करता है, न कि पूर्ण सत्य अवस्थाओं पर।
- प्रमाण अवस्था इकाई एंकर, टाइपेड संबंध अवशेष, पथ ऊर्जा और समर्थन क्षेत्रों को उत्पन्न करती है, जबकि भाषा मॉडल उम्मीदवार पथों के लिए एक प्रायिकता (prior) प्रदान करता है।
- खुली दुनिया की अपूर्णता के तहत, केवल अवलोकित अवस्था पर आधारित कोई कठिन नियम एक साथ हर असत्य और अनाधारित पथ को अस्वीकार नहीं कर सकता और हर सत्य लेकिन अनदेखा किए गए पथ को बनाए रख सकता है।
- नरम आधारण (Soft grounding) को LLM प्रायिकता के KL-नियमित विकृति के रूप में वर्णित किया गया है, जहाँ सीमित ढील (slack) अनाधारित लेकिन असंगत न होने वाले पथों के लिए समर्थन को बनाए रखती है।
- यह ढांचा प्रमाण विक्षोभ के तहत स्थिरता सीमाएं प्रदान करता है और GraphRAG, KGQA, ग्राफ एजेंट्स, बाध्यकारी डिकोडिंग और विश्वसनीय उत्पादन के लिए प्रतिबंध शासन को स्पष्ट करता है।
दাবियां प्रमाण-सापेक्ष हैं, KG संगतता को तथ्यात्मक सत्य के बजाय घोषित समर्थन मानती हैं।