可争议的数据治理智能体：跨结构化与非结构化系统记录人类对AI生成元数据的监督

本文提出了“可争议治理”框架，旨在解决工业组织在结构化记录（遥测、点表、交易）和非结构化来源（手册、服务记录、通信、检查报告）中管理运营知识的难题。由于治理项目通常分别管理这些来源，并依赖少数拥有深厚领域知识的员工，作者提出基于大型语言模型的专家智能体，为有争议的元数据决策生成带评分和引用的论证。人类监督者可以在提交前接受、拒绝、修改或添加论证，治理记录保留证据、干预和结果，从而避免未经审查的建议将错误传播到下游系统，或草率批准导致无法记录审查内容的问题。版本化的领域词汇表为智能体提供特定模型的术语和缩写定义。论文描述了工作流程、将完整论证保留给不确定建议同时确保提交前审查的分流路径、评分与记录模型，以及控制哪些已验证决策成为先例的门控机制。两个HVAC用例说明了该模式：使用Brick Schema类别标签的点分类（配有开源参考实现），以及一个示例性的保修故障模式决策，将索赔字段和遥测与服务记录及修订公告相关联。

(来源：arXiv.org)