“`html
Large Language Models (LLMs) and Graph Processing
Большие языковые модели (LLM) сделали значительные шаги в области искусственного интеллекта, но их способность обрабатывать сложные структурированные данные, особенно графы, остается вызовом. В нашем взаимосвязанном мире значительная часть данных обладает графовой структурой, включая Веб, системы электронной коммерции и базы знаний. Многие из них включают текстовые графы, что делает их подходящими для методов, сосредоточенных на LLM. Усилия были предприняты для объединения графовых технологий, таких как графовые нейронные сети (GNN), с LLM, но они в основном сосредоточены на обычных графовых задачах или простых вопросах на небольших графах.
Применение G-Retriever в реальном мире
Исследователи предлагают G-Retriever, инновационную архитектуру, разработанную для GraphQA, объединяющую преимущества GNN, LLM и RAG. Эта архитектура обеспечивает эффективное донастройка, сохраняя языковые возможности предварительно обученной модели LLM и используя мягкий подход к подсказкам на выходе GNN. Дизайн G-Retriever на основе RAG смягчает галлюцинации через прямое извлечение графовой информации, позволяя масштабироваться для графов, превышающих размер окна контекста LLM. Архитектура адаптирует RAG к графам, формулируя извлечение подграфа как задачу оптимизации Prize-Collecting Steiner Tree (PCST), улучшая объяснимость путем возврата извлеченного подграфа.
Преимущества и практическое применение
G-Retriever демонстрирует превосходную производительность на различных наборах данных в различных конфигурациях, превосходя основные показатели в режиме только вывода и показывая значительные улучшения с настройкой подсказок и тонкой настройкой LoRA. Метод значительно повышает эффективность за счет уменьшения числа токенов и узлов, что приводит к более быстрым временам обучения. Он эффективно смягчает галлюцинации на 54% по сравнению с базовыми показателями. Исследование абляции показывает важность всех компонентов, особенно кодера графа и текстового графа. G-Retriever доказывает свою устойчивость к различным кодерам графов и получает выгоду от более крупных масштабов LLM, демонстрируя его эффективность в задачах вопросно-ответной системы на графах.
Применение ИИ в бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте G-Retriever для улучшения процессов взаимодействия с данными и ответов на запросы.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
