Este artigo apresenta um arcabouço teórico para ancorar trajetórias de raciocínio de modelos de linguagem grandes ao depender de evidências de grafos de conhecimento incompletos em vez de estados de verdade completos.
- O estado de evidência induz âncoras de entidades, resíduos de relações tipadas, energias de caminho e regiões de suporte, enquanto o modelo de linguagem fornece uma prior sobre trajetórias candidatas.
- Sob a incompletude do mundo aberto, nenhuma regra rígida baseada apenas no estado observado pode simultaneamente rejeitar toda trajetória falsa sem suporte e reter toda trajetória verdadeira mas não observada.
- O ancoramento suave é caracterizado como uma deformação KL-regularizada da prior do LLM, onde a folga finita preserva o suporte para trajetórias sem suporte mas não contraditórias.
- O arcabouço produz limites de estabilidade sob perturbações de evidência e esclarece regimes de restrição para GraphRAG, KGQA, agentes de grafos, decodificação restrita e geração fiel.
As afirmações são relativas à evidência, tratando a compatibilidade do KG como suporte declarado em vez de verdade factual.