«`html
GraphAide: Создание и использование графов знаний для цифровых ассистентов в определенных областях
Большие языковые модели (LLM) произвели революцию в приложениях искусственного интеллекта, позволяя экспертам использовать предварительно обученные модели для создания инновационных решений.
Однако разработка приложений на основе LLM остается сложной задачей.
Графы знаний (KG) являются мощными инструментами, которые могут служить справочными источниками знаний, но их создание связано со значительными трудностями.
Проблемы и решения
Одной из критических проблем является «галлюцинация» — генерация несуществующих фактов.
Существующие подходы, такие как Retrieval-Augmented Generation (RAG), преобразуют неструктурированные данные в хранилища, которые помогают решать проблемы галлюцинации и устаревших знаний.
Однако они имеют свои ограничения.
Исследователи из Тихоокеанской Северо-Западной лаборатории предложили GraphAide — продвинутую возможность на основе LLM, которая позволяет пользователям задавать вопросы на естественном языке.
GraphAide сочетает в себе базы данных векторов и графов, что преодолевает недостатки традиционных приложений LLM.
Архитектура GraphAide
Архитектура GraphAide использует несколько экземпляров LLM для выполнения различных задач.
Она работает в два этапа:
- Этап кураторства: интеграция информации из различных источников для создания комплексного графа знаний.
- Этап исследования: интерактивный интерфейс для запроса знаний.
Эта двусторонняя архитектура позволяет пользователям получать информацию через вопросы на естественном языке и получать оформленные ответы с подробными объяснениями.
Результаты и преимущества
GraphAide обрабатывает 1,846 новостных статей и создает граф знаний, что показывает улучшенные результаты по сравнению с базовыми подходами.
Он обеспечивает лучшую распознаваемость именованных сущностей и качество извлечения отношений.
В заключение, GraphAide представляет собой значительное достижение в применении LLM для цифровых ассистентов.
Его инновационный подход сочетает возможности графов знаний с продвинутыми RAG-технологиями, что повышает точность и объяснимость.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта и оставалась в числе лидеров, используйте GraphAide.
Практические шаги для внедрения ИИ
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее ИИ-решение и начинайте с малого проекта.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж с решениями от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
