GraphAgent的图结构验证机制详解
GraphAgent内置的验证系统是其区别于普通图生成工具的核心竞争力。通过对比生成的社交图与真实世界网络的宏观特征(如度分布)和微观结构(如聚类系数),系统可量化评估生成图的真实性。基准测试显示,该验证机制可使图结构准确性平均提升11%。
框架提供三类标准评估模块:evaluate/social/main.py
用于社交网络验证,evaluate/movie/main.py
处理电影评分网络分析,evaluate/article/main.py
专为学术引用网络设计。每个模块都会生成详细的评估报告,包括网络直径、平均路径长度等指标的可视化对比。
这种验证机制不仅保证科研数据的可靠性,还能通过反馈循环持续优化LLM的模拟效果。用户可以通过修改default_model_configs.json
中的温度(temperature)等参数,调整生成图的随机性与真实性平衡。
本答案来源于文章《GAG:利用大模型模拟人类行为生成社交关系图谱》