Графы знаний и их значение для искусственного интеллекта
Графы знаний (ГЗ) являются основой приложений искусственного интеллекта, но часто они неполные и разрозненные, что снижает их эффективность. Известные графы знаний, такие как DBpedia и Wikidata, не содержат важных связей между сущностями. Это ограничивает их полезность в задачах генерации с поддержкой извлечения (RAG) и других машинных обучениях.
Проблемы традиционных методов извлечения
Традиционные методы извлечения часто приводят к созданию разрозненных графов с отсутствующими важными связями или шумными, избыточными представлениями. Это затрудняет получение качественных структурированных знаний из неструктурированного текста.
Новые методы извлечения графов знаний
Исследователи из Стэнфордского университета, Университета Торонто и FAR AI представили KGGen — новый генератор графов знаний, который использует языковые модели и алгоритмы кластеризации для извлечения структурированных знаний из обычного текста. KGGen применяет итеративный метод кластеризации, который улучшает извлеченный граф, объединяя синонимичные сущности и группируя отношения. Это решает проблему разрозненности и избыточности, создавая более связный граф знаний.
Как работает KGGen
KGGen функционирует через модульный пакет на Python, который включает модули для извлечения сущностей и отношений, агрегации и кластеризации. Модуль извлечения использует GPT-4o для получения структурированных троек (субъект, предикат, объект) из неструктурированного текста. Модуль агрегации объединяет извлеченные тройки в единый граф знаний, обеспечивая однородное представление сущностей.
Результаты и преимущества KGGen
Результаты тестирования показывают, что KGGen достигает точности 66.07%, что значительно выше, чем у GraphRAG (47.80%) и OpenIE (29.84%). Эта система позволяет извлекать и структурировать знания без избыточности, улучшая связность и согласованность. Также подтверждено 18%-е улучшение точности извлечения по сравнению с существующими методами.
Будущее KGGen
KGGen представляет собой прорыв в области извлечения графов знаний, соединяя технологии распознавания сущностей на основе языковых моделей и итеративные методы кластеризации. Это открывает новые возможности для извлечения знаний, основанных на ИИ. В дальнейшем развитие будет сосредоточено на совершенствовании методов кластеризации и расширении тестирования на более крупных наборах данных.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте KGGen.
Шаги по внедрению ИИ
1. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определить, где возможно применение автоматизации.
2. Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
3. Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
4. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
5. На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Дополнительные ресурсы
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах. Этот ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж, снижая нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
