Графово-ограниченное мышление: новый ИИ-фреймворк для соединения структурированных знаний и неструктурированного мышления

Графо-ограниченное рассуждение (GCR): Новый AI-фреймворк для интеграции структурированных данных

Большие языковые модели (LLMs) обладают значительными аналитическими способностями, но сталкиваются с проблемами, такими как галлюцинации и недостаток надежных рассуждений. Эти проблемы возникают из-за недостатка знаний, что приводит к фактическим ошибкам при выполнении сложных задач.

Предложение нового решения

Исследователи из нескольких университетов разработали новый фреймворк, называемый Графо-ограниченное рассуждение (GCR). Его цель — соединить структурированные знания из графов знаний (KG) с неструктурированным рассуждением LLM. GCR предлагает новые инструменты для улучшения точности и надежности рассуждений.

Как работает GCR?

GCR включает три основных компонента:

Конструкция KG-Tri: Создает структурированный индекс для управления процессом рассуждения LLM.
Процесс декодирования с ограничением графа: Использует специализированную LLM для генерации путей рассуждений на основе KG.
Индуктивное рассуждение: Применяет мощный общий LLM для обработки различных путей рассуждений и формирования окончательных ответов.

Результаты исследований

Проверки показали, что GCR достигает лучших результатов в нескольких тестах, включая WebQSP и CWQ, увеличивая точность до 9,1%. GCR также успешно устраняет галлюцинации, обеспечивая 100% надежное рассуждение.

Ценность GCR

GCR представляет собой надежное решение для проблем в LLM, позволяя интегрировать структурированные графы знаний в процесс рассуждения. Этот подход обеспечивает точные и эффективные выходные данные без галлюцинаций.

Практические советы по внедрению AI

Если вы хотите развивать свой бизнес с помощью AI, рассмотрите следующие рекомендации:

Определите области для автоматизации. Понять, где AI может быть полезен вашим клиентам.
Установите KPI. Какие показатели вы хотите улучшить?
Выберите подходящее AI-решение. Начните с небольших проектов и анализируйте результаты.
Расширяйте автоматизацию. На основе полученного опыта.

Если вам нужны советы по внедрению AI, свяжитесь с нами.