Integrering av kunskapsgrafer

Kunskapsgrafer (KG:er) är strukturerade sätt att representera information. Tänk på dem som ett nätverk av verkliga entiteter, till exempel personer, platser eller begrepp, och relationerna mellan dem.

• Noder: Representerar entiteter, till exempel ’Eiffeltornet’ och ’Paris’.
• Kanter: Representerar relationer mellan entiteter, till exempel att ’Eiffeltornet’ ligger i ’Paris’.
• Varje nod och kant kan ha egenskaper som lagrar faktauppgifter.

KG:er erbjuder ett kraftfullt, explicit och maskinläsbart sätt att lagra komplexa faktauppgifter.

Stora språkmodeller (LLM:er) är mycket bra på att förstå och generera människoliknande text. Däremot kan de ibland ha svårt med exakta fakta och ’hallucinera’ (hitta på information).

Kunskapsgrafer är å andra sidan utformade för faktamässig korrekthet och strukturerade resonemang. De ’förstår’ inte språk, men tillhandahåller en verifierbar källa till sanning.

Genom att integrera LLM:er med KG:er kan vi kombinera det bästa från två världar: LLM:ens förmåga att hantera naturligt språk med KG:ns faktamässiga precision.

Varför är den här integrationen så värdefull för utvecklare?

• Färre hallucinationer: Genom att förankra LLM-svar i faktauppgifter från en KG minimerar vi risken för att modellen genererar felaktig information.
• Faktamässig förankring: LLM:ens utdata blir mer tillförlitlig eftersom den stöds av verifierad kunskap.
• Förklarbarhet: Om ett LLM-svar kommer från en KG kan Ni spåra dess källa, vilket gör AI:ns resonemang mer transparent.
• Domänspecifik kunskap: KG:er kan lagra nischad och aktuell information som allmänna LLM:er kanske saknar eller inte kommer åt på rätt sätt.

Ett vanligt integrationsmönster är att använda KG:n för att utöka LLM:ens inmatningsprompt. Här är ett förenklat flöde:

1. En användare ställer en fråga, till exempel ”Vem ritade Eiffeltornet?”.
2. Applikationen extraherar viktiga entiteter ur frågan, till exempel ”Eiffeltornet”.
3. Den frågar kunskapsgrafen efter relevanta fakta om dessa entiteter.
4. De hämtade fakta läggs sedan till i prompten som skickas till LLM:en.
5. LLM:en använder den berikade prompten för att generera ett mer korrekt svar.

Låt oss simulera en enkel kunskapsgraf med hjälp av en Python-dictionary och se hur man hämtar ett faktum. Detta demonstrerar grundidén bakom att fråga strukturerad kunskap.

Prova att köra det här exemplet:

Nu tar vi det hämtade faktumet och använder det för att bygga en mer informerad prompt för en LLM. Detta är ett viktigt steg för att förankra LLM:ens svar.

Prova att köra det här exemplet:

Ett annat kraftfullt mönster är att använda själva LLM:en för att generera frågor till kunskapsgrafen.

• I stället för att extrahera entiteter manuellt kan LLM:en analysera en fråga på naturligt språk, till exempel ”Visa alla museer i Paris som byggdes före 1800”.
• Den översätter sedan detta till ett strukturerat frågespråk, till exempel SPARQL för RDF-baserade KG:er eller Cypher för Neo4j, som KG:n kan förstå.
• KG:n kör frågan och resultaten skickas sedan tillbaka till LLM:en eller direkt till användaren.

Detta möjliggör mer komplexa och dynamiska frågor mot Er kunskapsbas.

Kunskapsgrafer är utmärkta för att representera komplexa relationer. Detta möjliggör resonemang över flera led, där svaret på en fråga kräver att flera relationer i grafen följs.

Till exempel: ”Vilken arkitekt ritade en byggnad som ligger i samma stad som Louvren?”

• Hitta ’Louvren’.
• Hitta dess ’plats’ (’Paris’).
• Hitta andra ’byggnader’ i ’Paris’.
• Hitta ’arkitekten’ för dessa byggnader.

LLM:er kan spela en viktig roll i att samordna dessa frågor över flera led genom att bryta ned komplexa frågor på naturligt språk i en serie KG-uppslagningar.

Tänk på följande bästa praxis när Ni integrerar kunskapsgrafer med LLM:er:

• Datakvalitet: KG:ns korrekthet påverkar direkt hur väl LLM:ens svar är förankrade. Säkerställ att KG:n underhålls väl och är tillförlitlig.
• Entitetslänkning: Identifiera entiteter i användarfrågor exakt och mappa dem till rätt noder i KG:n.
• Promptdesign: Utforma tydliga promptar som instruerar LLM:en i hur de hämtade KG-fakta ska användas, till exempel ”Använd de angivna fakta för att besvara ...”.
• Fördröjning och kostnad: Att fråga en KG lägger till ett steg i LLM-arbetsflödet. Optimera KG-frågorna för snabbhet och effektivitet.
• Skalbarhet: Säkerställ att frågemekanismerna kan hantera belastningen när KG:n växer.

I den här lektionen har Ni lärt Er hur kunskapsgrafer kan förbättra LLM-applikationer avsevärt. KG:er tillhandahåller strukturerad och faktabaserad information som hjälper LLM:er att:

• Minska hallucinationer och förbättra den faktamässiga korrektheten.
• Förankra svar i verifierbara data.
• Möjliggöra mer förklarbara och tillförlitliga AI-resultat.
• Stödja komplext resonemang över flera led.

Genom att integrera KG:er kan Ni bygga mer robusta och tillförlitliga LLM-lösningar, särskilt för domänspecifika tillämpningar där faktamässig precision är avgörande.