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。