연구진이 Mistral-7B, Llama-3.1-70B, Gemini 2.5 Flash 모델을 활용해 배터리 소재 관련 가설 생성 실험을 진행했어요. 지식 그래프(KG)의 밀도, 온톨로지 풍부함, 토폴로지, 제어 구조를 조작하여 모델 성능을 평가했어요. 실험 결과, KG 유용성은 선택적이며 모델에 따라 달라지는 것으로 나타났어요.
모델은 KG 맥락 변화에 반응하지만, 자체 지식으로 상당한 그래프 내용을 복원하기도 해요. 전체 KG와 유사한 결과를 보이는 상위 k개 부분 그래프가 발견되었으며, 이는 특정 의미 순위 규칙에 국한되지 않고 임의의 토폴로지 기반 부분 집합에서도 관찰되었어요.
연구 결과는 압축 KG 가설을 뒷받침하며, 유용한 KG 신호는 전체 로컬 그래프가 아닌 소형의 과학적으로 구조화된 부분 그래프에서 복구될 수 있다는 점을 시사합니다.