論文の概要: Knowledge Graphs as the Missing Data Layer for LLM-Based Industrial Asset Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26874v1
• Date: Tue, 26 May 2026 11:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.977031
• Title: Knowledge Graphs as the Missing Data Layer for LLM-Based Industrial Asset Operations
• Title（参考訳）: LLMに基づく産業資産運用における不足データ層としての知識グラフ
• Authors: Madhulatha Mandarapu, Sandeep Kunkunuru,
• Abstract要約: LLMをベースとした産業資産運用のエージェントは、フラットなドキュメントストアに対する推論において、限られた精度を示す。 AssetOpsBenchは、CouchDB、YAML、CSVが支援する139の産業保守シナリオにおいて、GPT-4エージェントが65%を達成することを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-based agents for industrial asset operations show limited accuracy when reasoning over flat document stores. AssetOpsBench (KDD 2026) establishes that GPT-4 agents achieve 65% on 139 industrial maintenance scenarios backed by CouchDB, YAML, and CSV. It compares LLM orchestration paradigms (Agent-As-Tool vs Plan-Execute) on a fixed data layer; we ask a complementary, orthogonal question: how much does the data model behind the tools affect agent performance? Building on the same scenarios, we introduce a knowledge graph layer (781 nodes, 955 edges, 16 relationship types) and evaluate three architectures: (1) deterministic graph handlers (no LLM) at 99% (137/139); (2) LLM-generated Cypher over the graph at 82-83% with the same GPT-4 model the baseline uses; and (3) the original tool-augmented LLM baseline at 65% (91/139, matching the published KDD 2026 leaderboard ceiling). Our key finding is inverted LLM usage: rather than asking the LLM to reason over raw data, we ask it to generate structured queries from a typed schema. The graph executes deterministically. We additionally contribute 40 graph-native scenarios (multi-hop dependency, vector similarity, PageRank criticality), and evaluate against the expanded HuggingFace AssetOpsBench release (467 scenarios, 6 domains), where deterministic handlers achieve 100% (467/467) with average score 0.848. These results suggest that for structured operational domains, the data layer -- not the LLM orchestration -- is the primary bottleneck, and that knowledge graphs serve as an integration layer between raw industrial data and LLM-based reasoning.
• Abstract（参考訳）: LLMをベースとした産業資産運用のエージェントは、フラットなドキュメントストアに対する推論において、限られた精度を示す。 AssetOpsBench (KDD 2026)は、CouchDB、YAML、CSVが支援する139の産業保守シナリオにおいて、GPT-4エージェントが65%を達成することを証明している。 LLMオーケストレーションのパラダイム(Agent-As-Tool vs Plan-Execute)を固定データ層で比較します。 同じシナリオに基づいて、知識グラフ層(781ノード、955エッジ、16の関係型)を導入し、(1)決定論的グラフハンドラ(LLMなし)を99%(137/139)、(2)グラフ上のLCM生成Cypherを82-83%で、同じGPT-4モデルで使用し、(3)ツール強化LLMベースラインを65%(91/139)で評価する。 LLMに生データを推論させるのではなく、型付きスキーマから構造化されたクエリを生成するように求めます。 グラフは決定論的に実行される。 さらに、40のグラフネイティブシナリオ(マルチホップ依存性、ベクトル類似性、PageRank臨界性)をコントリビュートし、平均スコア0.848で決定論的ハンドラが100%(467/467)のHuggingFace AssetOpsBenchリリース(467シナリオ、6ドメイン)に対して評価する。 これらの結果は、構造化された運用ドメインでは、データ層 -- LLMオーケストレーションではなく -- が主要なボトルネックであり、知識グラフが生産業データとLLMベースの推論の統合レイヤとして機能していることを示唆している。

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