規則優先建公司知識圖譜，agent 答題省 92% 輸入 token
給 agent 一份覆蓋全公司的知識圖譜後，五個公司級問題的回答準確度不變，但回答時間減少 73%、讀取的輸入 token 減少 92%、模型呼叫減少 66%。建圖以既有資料結構加規則抽取為主，僅 1.6% 的句子（141/8939）因規則讀不出而交給 gpt-5.4-mini 補讀，成本 0.047 美元；全量句子送模型要 1.29 美元、貴 27 倍，且把服務信用誤讀為責任上限、總體並不更準。
給出了規則優先、小模型只補缺口的實測成本與準確率對比：不到 2% 的句子過模型即讓判決與責任上限達到 100%，為企業知識庫和 agent 建設提供了可複用的取捨依據。
原標題：Building full-firm knowledge graphs to dramatically speed up agents
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| 評分 | 74 / 71（平均 72，門檻 76） |
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| 狀態 | 未入選 |
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