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用知识图谱引导AI推理，低成本获得更准答案

这是一个名为“知识图谱思维”（Knowledge Graph of Thoughts）的开源项目，是论文《Affordable AI Assistants with Knowledge Graph of Thoughts》的官方实现。它旨在解决大型语言模型在复杂推理任务中成本高昂、准确性不足的问题。核心能力是将用户的查询分解为多个子问题，并构建一个知识图谱来组织和关联这些子问题的答案，从而引导模型进行更结构化的推理。通过这种方式，它能够以更低的计算成本获得更可靠的推理结果，尤其适用于需要多步骤逻辑分析的场景。项目基于Python实现，提供了完整的推理流程和示例，方便开发者集成到自己的AI助手系统中。