AgentKGV: Agentic LLM-RAG Framework with Two-Stage Training for the Fact Verification of Knowledge Graphs

• 类型：arxiv
• 标识：2607.09092
• 链接：http://arxiv.org/abs/2607.09092v1
• 主分类：rag
• 形态：application
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：AgentKGV, the Agentic LLM-RAG framework for KG fact Verification, is proposed, that integrates dynamic routing and iterative query rewriting, which handles surface-form mismatch in document-level retrieval.
• OpenAlex ID：W7168158898
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.09092
• DOI：10.48550/arxiv.2607.09092
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.09092
• OpenAlex更新：2026-07-19
• 副分类：engineering
• 待LLM分类：否
• 标题中文：AgentKGV：面向知识图谱事实核查的智能体 LLM-RAG 框架与两阶段训练
• TLDR中文：提出 AgentKGV，一种用于知识图谱事实核查的智能体 LLM-RAG 框架，集成动态路由与迭代查询改写，以应对文档级检索中的表层形式不匹配问题。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-14-rag-retrieval-reranking-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]