과학 논문을 에이전트가 이해하는 지식 그래프로 변환하는 파이프라인

한줄 요약

과학 논문을 에이전트가 직접 활용할 수 있는 구조화된 지식 그래프로 변환하는 종단간 파이프라인.

풀어야 하는 문제

기존 LLM 기반 연구 에이전트는 에이전트 오케스트레이션에 집중했지만, 과학적 지식 자체의 오케스트레이션은 간과했다. 논문을 초록, 표면적 언급, 단순 인용 관계로 축소하여 핵심 개체, 주장, 증거, 메커니즘, 방법론 계보 등 과학적 추론에 필수적인 요소를 생략했다.

접근 방법

Agents-K1은 세 가지 구성 요소를 통합한다: (1) 논문 전체에서 개체, 다중 모드 증거, 인용, 유형화된 관계를 추출하는 5모듈 스키마의 다중 모드 파서, (2) 규칙 기반 보상으로 GRPO 훈련된 4B 정보 추출 백본, (3) 웹 검색, 다중 모드 그래프 검색, 문서 간 탐색을 통합하는 graph-anything CLI. 이 파이프라인으로 246만 개의 과학 논문을 처리하여 Scholar-KG를 구축하고 100만 개 논문 하위 집합을 공개한다.

결과·기여

과학 정보 추출, 지식 그래프 구축, 다중 홉 과학 추론에서 우수한 성능을 달성했다. 동일 파이프라인을 일반 도메인 코퍼스와 스키마 준수 데이터 합성으로 확장 가능하다.