APOLO：面向本体学习的自动提示词优化方法

APOLO 将本体学习（OL）转化为基于 LLM 模块的显式提示词优化问题，并利用多智能体系统从专家本体生成文本-本体配对训练数据。研究者提出贪心与自回归两种本体学习器架构，基于 DSPy 上的 GEPA 进化提示词优化器进行优化。