PathMindは、知識グラフ推論(KGR)を向上させるために設計された新しいフレームワークです。KGRは、知識グラフ上で論理的な推論を行うことによって新しい知識を引き出すタスクです。大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて優れた性能を示しましたが、現在のLLMベースのKGR手法には二つの重要な制限があります。一つは、既存の手法が推論経路を無差別に抽出し、その重要性を評価しないため、無関係なノイズが導入される可能性があることです。もう一つは、LLMを用いた動的な推論経路の探索が高い取得要求と頻繁なLLM呼び出しを必要とする点です。PathMindは「取得・優先順位付け・推論」のパラダイムに基づき、重要な推論経路を選択的にガイドすることで、信頼性の高いかつ解釈可能な推論を実現します。この方法により、PathMindは複雑な推論タスクでの精度を向上させ、競合する基準を一貫して上回る結果を示しました。