Проверка RDF-троек с использованием LLM с трассируемыми аргументами: метод для валидации крупномасштабных графов знаний
Практические решения и ценность:
Важность поддержания достоверности графов знаний (KGs) в различных отраслях, включая бионауки.
Проблема точности источников данных у LLMs решается сравнением внешних текстов с требующими проверки RDF-тройками.
Тестирование метода в бионауках показало точность 88%, но необходимость дополнительной работы для повышения обнаружения всех верных утверждений.
Важность сочетания человеческой экспертизы с автоматизированными технологиями, такими как LLMs, для достижения лучших результатов.
Применение метода на практике на крупнейшем графе знаний Wikidata, подчеркивая его потенциал для широкого использования.
Использование LLMs для проверки утверждений в графах знаний может значительно сократить затраты на аннотацию человеком, обеспечивая точность и надежность процесса.
Необходимость человеческого контроля, особенно при неудовлетворительной памяти LLM, подчеркивает важность сочетания автоматизации с человеческим надзором.
Практические шаги для внедрения ИИ в ваш бизнес:
1. Проанализируйте, где можно применить автоматизацию и какие KPI хотите улучшить.
2. Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с небольших проектов.
3. Анализируйте результаты и опыт, расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужна помощь во внедрении ИИ, обращайтесь к нам на Telegram.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot для автоматизации работы с клиентами.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.
