LatWeave 将知识组织为多维格，并将多跳问答编译为三个确定性算子——meet（约束交集）、compare（格序比较）和 abstain（结构性弃答）。LLM 仅在知识构建阶段进行一次性抽取，以及在查询规划阶段提供提示，答案生成路径不再依赖 LLM，也不需要任务训练，整个过程可审计、可复现。
实验在六个公开基准上评估其适用范围：在知识完整的 MetaQA（39,093 题）上，三跳 meet 链的 any‑hit 达到 0.9975，媲美全监督 KBQA；在模板化的 2WikiMultihopQA（持出 1,258 题）上取得 EM 0.865，显著高于结构化 RAG；在开放文本的 MuSiQue 与 HotpotQA 上出现性能下降，归因于格外层的覆盖缺口；在信息不完整的 IIRC 上实现结构性弃答，abstain 准确率 0.971，泄漏率 0.029。结果表明，在操作范围内确定性执行不牺牲性能，且每一步均可重新计算，实现端到端可审计。
点评：LatWeave 展示了在知识格上通过代数操作实现可审计、零 LLM 生成的多跳 QA 的可行性，为可靠的检索系统提供了新思路。