深度分析 Tessera 框架：在知識圖上用 MCTS 與 LLM 建構可檢驗藥物—疾病機制 面對知識圖上多跳機制說明的組合爆炸與信用回溯問題，研究提出Tessera，一套結合大型語言模型（LLM）、知識圖與蒙地卡羅樹搜尋（MCTS）的神經符號框架。設計上讓LLM負責局部判別（作為探索先驗與狀態評分），由知識圖嚴格限定假設空間，再由MCTS進行長程搜尋與回傳信用。
