ISEE: Interactive Semantic Enrichment for Database Fields

事實脈絡

解讀與影響

在数据驱动的智能体应用中，一个常被忽视的瓶颈是数据库字段描述的模糊性。当大模型（LLM）智能体需要执行数据检索、实体链接等任务时，其表现严重依赖字段语义的清晰与完整。然而，现实中的大量关键上下文（例如某个自定义字段“status_A”的真实业务含义）往往只存在于领域专家的脑中，鲜少被正式记录。这种知识与文档的脱节，直接限制了下游任务的准确性。为此，新近发表的论文提出了ISEE（Interactive SEmantic Enrichment）系统，旨在搭建一座连接人类专家知识与机器可读语义的桥梁[来源：arXiv]。

ISEE的技术核心在于其设计精巧的“五维评分”机制，它并非简单地让大模型对一段描述打个主观印象分，而是从五个独立的量化指标来诊断字段描述的质量[来源：note.com]。这五个维度分别是：有用性（Usability），通过平均倒数排名（MRR）直接衡量该描述在实际任务中的效用；信息量（Informativeness），通过计算描述中短语的语义相似度来惩罚冗余重复；明确性（Clarity），让大模型生成多种独立解读，再评估这些解读的一致性，一致性越低说明描述越模糊；此外还包括完整性（Completeness）和准确性（Accuracy）的评估。这种多维度的诊断报告，能精准定位描述是“废话太多”还是“歧义太大”，为后续的优化指明了方向[来源：note.com]。

基于这套评分体系，ISEE构建了一个高效的交互式增强流程。系统会先自动扫描并给出现有字段描述的“体检报告”，然后智能地引导领域专家介入。它并非要求专家从头撰写文档，而是针对评分最低的维度，提出具体、聚焦的问题来“汲取”专家脑中的隐性知识，例如直接询问“这个字段在XX业务场景下具体指代什么？”。这种人机协同的方式，将专家从繁重的文档工作中解放出来，只贡献最关键的业务洞见，从而高效地将模糊的字段标签转化为机器可理解的、丰富的语义描述。实验表明，经过ISEE增强的语义，能显著提升AI智能体在实体链接等下游任务中的表现[来源：injazai.com]。

參考來源

來源原文

arXiv:2608.02604v1 Announce Type: new Abstract: LLM-based agents are increasingly being deployed for data-related tasks, including data sense-making, exploration, and retrieval. However, their performance heavily depends on the clarity and completeness of data semantics. In practice, many field descriptions remain ambiguous or incomplete, as much of the essential context (e.g., the meaning of a customized field) originates from users' domain knowledge and is rarely documented publicly. This gap restricts the agents' task performance in downstream tasks, such as entity-linking. To bridge this gap, we introduce a novel and comprehensive Interactive SEmantic Enrichment system (ISEE). Given a data field description, ISEE measures its quality through a scoring system, gathers domain knowledge, and collaboratively enriches the semantics with users. Through a user study, automated user simulation, quantitative evaluation, and case study, we demonstrate that ISEE significantly reduces cognitive load, improves description quality, and enhances downstream task performance.