Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen und Nutzen von Wissensgraphen mit LLMs
TDer Aufstieg von Massive Language Fashions (LLMs) hat die Artwork und Weise revolutioniert, wie wir Informationen aus Texten extrahieren und mit ihnen interagieren. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten stehen LLMs jedoch vor mehreren inhärenten Herausforderungen, insbesondere in Bereichen wie Argumentation, Konsistenz und kontextbezogener Genauigkeit von Informationen. Diese Schwierigkeiten ergeben sich aus der probabilistischen Natur von LLMs, die zu Halluzinationen, mangelnder Transparenz und Herausforderungen beim Umgang mit strukturierten Daten führen kann.
Hier kommen Wissensgraphen (KGs) ins Spiel. Durch die Integration von LLMs mit KGs kann KI-generiertes Wissen erheblich verbessert werden. Warum? KGs bieten eine strukturierte und vernetzte Darstellung von Informationen, die die Beziehungen und Entitäten in der realen Welt widerspiegeln. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken können KGs die Komplexität menschlichen Wissens erfassen und darüber nachdenken und so sicherstellen, dass die Ergebnisse von LLMs aus einer strukturierten, überprüfbaren Wissensbasis stammen. Diese Integration führt zu genaueren, konsistenteren und kontextrelevanteren Ergebnissen.
Branchen wie das Gesundheitswesen, der Finanz- und Rechtssektor können aufgrund ihres Bedarfs an präzisen und … enorm von Wissensgraphen profitieren.