Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يهدف استخراج العلاقات السياقية إلى تحديد الروابط ذات المغزى بين الكيانات في النص، وليس فقط حدوثها المشترك. تُحدث نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ثورة في هذه العملية من خلال تقديم:
تتضمن الخطوات الرئيسية إعداد مجموعات بيانات نظيفة وتحديد المخططات واستخدام المخرجات المنظمة مثل JSON لتحقيق الاتساق. أدوات مثل الخطأ: التعليمات 7 ب و لانج تشين تساعد في تبسيط سير العمل، في حين أن المنصات مثل prompts.ai تبسيط التكامل متعدد النماذج وإدارة التكلفة.
تقوم LLMs بتحويل صناعات مثل الرعاية الصحية (على سبيل المثال، ربط البيانات الجينية) والتمويل (مثل اكتشاف الاحتيال). تتم معالجة تحديات مثل غموض البيانات ومخاوف الخصوصية وقابلية التوسع من خلال تقنيات مثل توضيح الكيانات وإنفاذ المخطط والتحسين الفوري.
قبل الغوص في عملية الاستخراج، من الضروري جمع الأدوات المناسبة وإعداد البيانات الخاصة بك. تمهد هذه الخطوات الأولية الطريق لسير عمل سلس وفعال، والذي سيتم تفصيله في القسم التالي.
لبناء أساس قوي لسير عمل الاستخراج الخاص بك، ركز على ثلاثة أساسيات: الوصول إلى نموذج اللغة الكبيرة المناسب (LLM)، ومجموعات البيانات ذات الصلة، والفهم الأساسي لمبادئ الرسم البياني للمعرفة. هذه المكونات هي المفتاح للاستفادة من LLMs لبناء الرسوم البيانية المعرفية.
اختيار LLM المناسب
حدد LLM الذي يتوافق مع متطلبات الأداء ومعايير الخصوصية الخاصة بك. تأكد من أن النموذج يدعم أهداف الاستخراج المحددة الخاصة بك مع تلبية أي شروط أمنية ضرورية.
إعداد مجموعات البيانات
يجب أن تدعم مجموعات البيانات الخاصة بك أهداف الاستخراج الخاصة بك بشكل مباشر. ابدأ صغيرًا - استخدم عينة من 100-500 مقطع نصي نظيف. يتيح لك ذلك تحسين نهجك قبل التوسع إلى مجموعات بيانات أكبر.
فهم أساسيات الرسم البياني المعرفي
سيساعدك الإلمام بمفاهيم الرسم البياني المعرفي على تنظيم وهيكلة عملية الاستخراج. تحدد الرسوم البيانية المعرفية العلاقات بين نقاط البيانات، مما يسهل دمج المعلومات من مصادر مختلفة وكشف الأنماط. فكر في الأمر على أنه يربط «الكيانات» (العناصر) بـ «العلاقات» (الروابط بينها).
يتمحور إعداد البيانات حول تحويل النص الخام غير المنظم إلى تنسيق نظيف ومتسق يمكن معالجته بكفاءة. هذه الخطوة ضرورية لضمان نتائج دقيقة وموثوقة.
تنظيف النص وتوحيده
ابدأ بإزالة المسافات غير الضرورية وتطبيع علامات الترقيم وضمان الغلاف المتسق. قم بمعالجة المشكلات مثل الأحرف الخاصة وتحويل النص إلى تنسيق ترميز قياسي، مثل UTF-8، لمنع أخطاء المعالجة.
الترميز والحفاظ على السياق
بمجرد أن يصبح النص نظيفًا، قم بترميزه باستخدام طرق مثل ترميز زوج البايت (BPE). بالنسبة للمستندات الأطول، يمكن أن يكون نهج النافذة المنزلقة مفيدًا - يؤدي ذلك إلى إنشاء تسلسلات رمزية متداخلة والحفاظ على السياق وزيادة جودة بيانات التدريب الخاصة بك. بالإضافة إلى ذلك، حدد مخططًا ثلاثيًا واضحًا لضمان مخرجات متسقة.
تحديد المخطط الخاص بك
قم بإنشاء مخطط رسم بياني يحدد العقد والعلاقات التي تهدف إلى استخراجها. يساعد استخدام التنسيق الثلاثي - الموضوع والمسند والكائن - في الحفاظ على الوضوح والاتساق. على سبيل المثال، في مخطط «Apple» (الموضوع) «تصنع» (المسند) «iPhone» (الكائن)، كل عنصر له دور محدد، مما يجعل العلاقات واضحة ويمكن التنبؤ بها.
تخطيط تنسيق الإخراج
حدد هيكل الإنتاج الخاص بك في وقت مبكر. الاختيار الشائع هو كائنات JSON ذات المفاتيح المحددة مسبقًا التي تطابق مخططك. للحفاظ على نظافة النتائج، ضع في اعتبارك استخدام تصفية صارمة لاستبعاد البيانات غير المطابقة.
ضمان مراقبة الجودة
اختبر مخرجاتك على دفعات صغيرة وراجعها يدويًا للتحقق من الدقة. إن استثمار الوقت في مراقبة الجودة في هذه المرحلة يقلل الأخطاء ويقلل من الحاجة إلى التصحيحات لاحقًا. ستقوم مجموعة البيانات والمخطط المعدة جيدًا بإعدادك للنجاح في عملية الاستخراج الموضحة في القسم التالي.
بمجرد إعداد البيانات وإعداد الأدوات، حان الوقت للتعمق في عملية الاستخراج. باستخدام البيانات المعدة والمخطط المحدد، اتبع هذه الخطوات لتحديد وتنظيم العلاقات التي ستكون بمثابة العمود الفقري للرسم البياني المعرفي الخاص بك.
قبل الانتقال إلى المطالبات، خصص بعض الوقت لتحديد أهدافك وتنظيم نهجك بعناية. تضع هذه الخطوة الأساس لعملية استخراج سلسة وفعالة.
تحديد أهداف الاستخراج الخاصة بك
حدد أنواع العلاقات الأكثر أهمية لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك. الوضوح هنا يضمن لك التركيز على ما هو ملائم، مما يوفر الوقت والجهد في المستقبل.
إنشاء مخطط منظم
فكر في مخططك كمخطط لاستخراجك. استخدم التنسيق الثلاثي (الموضوع، المسند، الكائن) كنقطة بداية وقم بتوسيعه ليشمل أنواع العلاقات وفئات الكيانات المصممة خصيصًا لنطاقك.
«يعد النموذج المفاهيمي المناسب أمرًا بالغ الأهمية لأنه يعمل كأساس لترجمة متطلبات العالم الحقيقي إلى بنية قاعدة بيانات متسقة.» - أندريا أفينيون وأليسيا تيرنو وأليساندرو فيوري وسيلفيا تشيوسانو
إضافة تلميحات سياقية إلى المخطط الخاص بك
قم بدمج تلميحات سياقية في مخططك لمساعدة النموذج على فهم الفروق الدقيقة في بياناتك بشكل أفضل، مما يمكن أن يحسن الدقة بشكل كبير.
إنشاء معايير تنسيق الإخراج
التزم بتنسيق إخراج متسق، مثل بنية JSON، التي تطابق مخططك. قم بتضمين الحقول الرئيسية مثل أنواع الكيانات وتسميات العلاقات ودرجات الثقة لضمان تكامل النتائج بسلاسة مع الأنظمة النهائية.
يمكن أن تؤدي كيفية تصميم المطالبات الخاصة بك إلى إجراء عملية الاستخراج أو كسرها. توجه التعليمات الواضحة والمدروسة النموذج لتقديم نتائج دقيقة وذات مغزى.
تعليمات البناء الواضحة والمحددة
كن محددًا قدر الإمكان في تعليماتك. حدد ما يمكن اعتباره علاقة صالحة وكيف يجب تنسيقها لتجنب الارتباك.
استخدام الأمثلة لتوجيه الإخراج
قدم 2-3 أمثلة توضح شكل وأنواع العلاقات التي تبحث عنها. استخدم كلا من الأمثلة الإيجابية (المخرجات الصحيحة) والأمثلة السلبية (ما يجب تجنبه) لإنشاء أنماط واضحة ليتبعها النموذج.
إدارة التعقيد من خلال التحلل
قم بتقسيم المهام المعقدة إلى خطوات أصغر يمكن التحكم فيها. على سبيل المثال، بدلاً من استخراج جميع أنواع العلاقات دفعة واحدة، قم بإنشاء مطالبات منفصلة لكل فئة. تعمل هذه الطريقة على تقليل الأخطاء وتحسين جودة الاستخراج.
دمج القيود والسياق
قم بتعيين حدود واضحة للمهمة. حدد الكيانات التي سيتم التركيز عليها وعمق العلاقات التي يجب تضمينها وأي قواعد خاصة بالمجال. على سبيل المثال، قد تقصر عمليات الاستخراج على العلاقات التي تنطوي على قيم نقدية كبيرة أو هياكل تنظيمية محددة.
تحسين البنية السريعة
يجب أن تتضمن المطالبة السياق والتعليمات الواضحة وتنسيق الإخراج المطلوب والأمثلة. لمزيد من الدقة، قم بتعيين دور للنموذج، مثل «العمل كمحلل بيانات يستخرج العلاقات من التقارير المالية».
بمجرد أن تصبح المطالبات جاهزة، اختبر المخرجات وقم بتنقيحها لتحسين الدقة. تضمن هذه العملية التكرارية سير العمل الخاص بك تحقيق نتائج موثوقة.
تقييم المخرجات المهيكلة
إن استخدام التنسيق القياسي للمخرجات لا يضمن الاتساق فحسب، بل يبسط التقييم أيضًا. يمكن لهذا النهج تحسين الدقة بنسبة تصل إلى 15٪، مما يسهل تقييم الجودة ودمج النتائج في الرسم البياني المعرفي الخاص بك.
التحسين الفوري التكراري وتكييف المجال
قم بتعديل مطالباتك بانتظام بناءً على التعليقات. قم بتخصيصها للمجالات المتخصصة من خلال تضمين المصطلحات وأنماط العلاقات ذات الصلة. هذه الخطوة مفيدة بشكل خاص لمجموعات البيانات المعقدة أو المتخصصة.
أمثلة على التدريب على التوسع
ابدأ ببعض الأمثلة لكل نوع علاقة وأضف المزيد تدريجيًا حسب الحاجة. عندما تواجه حالات متطورة أو سيناريوهات صعبة، قم بزيادة عدد الأمثلة لتحسين الأداء بشكل تدريجي.
مراقبة الجودة ومراقبة الأداء
راقب مقاييس مثل الدقة والاكتمال وسرعة المعالجة. قم بتعيين المعايير أثناء الاختبارات الأولية وراقب الأداء بمرور الوقت لاكتشاف أي مشكلات أثناء توسيع نطاق سير العمل. سوف تساعد فحوصات الجودة المنتظمة في الحفاظ على الاتساق والموثوقية.
بمجرد استخراج العلاقات من بياناتك، فإن الخطوة التالية هي تحويل هذه المخرجات إلى رسوم بيانية معرفية منظمة. تعمل هذه العملية على تقوية أساس البيانات الخاص بك، مما يتيح التحليل المتقدم. من خلال البناء على المخطط والمخرجات التي تم إنشاؤها مسبقًا، يمكنك تحويل البيانات الأولية التي تم إنشاؤها بواسطة LLM إلى رسوم بيانية معرفية تعمل بكامل طاقتها. يتضمن ذلك تنسيق البيانات ودمجها في قواعد بيانات الرسوم البيانية وضمان جودتها.
يعد تحويل مخرجات LLM غير المهيكلة إلى تنسيقات منظمة يمكن قراءتها آليًا أمرًا بالغ الأهمية لربط بيانات اللغة الطبيعية بالأنظمة المهيكلة.
توحيد المخرجات وإنفاذ المخطط
للحفاظ على الاتساق، قم بتوحيد المخرجات باستخدام تنسيقات JSON عبر أوبن إيه آي وظائف. قم بتصفية أي بيانات لا تتوافق مع مخططك. تسمح لك أدوات مثل LangChain بتحديد فئات Pydantic، التي تحدد بنية JSON الدقيقة المطلوبة، مما يضمن التوحيد عبر جميع البيانات المستخرجة.
استخدام أدوات التكامل الحديثة
يعد LLM Graph Transformer من LangChain أداة قوية لتحويل النص غير المنظم إلى تنسيقات منظمة. وهو يدعم كلا من النهج القائم على الأدوات والموجه، مما يجعله متعدد الاستخدامات لحالات الاستخدام المختلفة.
ضمان اتساق الكيان
يلعب توضيح الكيان دورًا مهمًا في الحفاظ على اصطلاحات التسمية المتسقة. فهي تساعد على التخلص من الكيانات المكررة الناتجة عن الاختلافات الطفيفة في التسمية، مع الحفاظ على سلامة الرسم البياني الخاص بك.
تعد قواعد بيانات الرسوم البيانية مناسبة بشكل فريد للرسوم البيانية المعرفية لأنها تعطي الأولوية للعلاقات وتعاملها كعناصر أساسية إلى جانب البيانات.
اختيار قاعدة البيانات الصحيحة
تتفوق قواعد بيانات الرسم البياني في التعامل مع الترابطات المعقدة. إنها ذات قيمة خاصة للتطبيقات التي تتطلب رسم خرائط علاقات معقدة. من المتوقع أن يصل الطلب على تقنيات الرسم البياني إلى 3.2 مليار دولار بحلول عام 2025.
تصميم نموذج الرسم البياني الخاص بك
ابدأ بتحديد الكيانات الرئيسية وعلاقاتها. قم بتطبيع بياناتك لتجنب الازدواجية والتناقضات. استخدم أسماء واضحة خاصة بالمجال للعقد والحواف لجعل الاستعلامات واضحة. قم بتخطيط استراتيجية الفهرسة الخاصة بك مبكرًا لتحسين أداء الاستعلام. ركز الرسم البياني الخاص بك على الكيانات والاتصالات الأكثر صلة لإبقائه قابلاً للإدارة والكفاءة.
التحجيم وتحسين الأداء
يمكن أن تكون إدارة بيانات الرسم البياني واسعة النطاق أمرًا صعبًا. كراود سترايك عالجوا هذه المشكلة من خلال تبسيط مخطط البيانات الخاص بهم. مثل ماركوس كينج ورالف كارافيو من كراود سترايك وأوضح:
«في بداية هذا المشروع، كانت المشكلة الرئيسية التي كنا بحاجة إلى معالجتها هي إدارة حجم كبير جدًا من البيانات بمعدل كتابة لا يمكن التنبؤ به إلى حد كبير... قررنا التراجع والتفكير ليس في كيفية التوسع، ولكن في كيفية التبسيط... من خلال إنشاء مخطط بيانات بسيط للغاية، سنتمكن من إنشاء منصة قوية ومتعددة الاستخدامات يمكن البناء منها.»
الأمن والصيانة
قم بإنشاء ضوابط وصول قوية لحماية بياناتك. قم بمراقبة أداء قاعدة البيانات وتحسينه بانتظام، وقم بتنفيذ عمليات النسخ الاحتياطي والاستعادة لحماية معلوماتك.
بعد إعداد قاعدة بيانات الرسم البياني، من الضروري التحقق من دقة البيانات وتحسين جودتها باستمرار.
تتوقف فائدة الرسم البياني المعرفي الخاص بك على جودة بياناته. يضمن تنفيذ عمليات صارمة لمراقبة الجودة والإثراء أن الرسم البياني يوفر رؤى موثوقة.
التحقق من دقة البيانات
استخدم الرسم البياني المعرفي للتحقق من المعلومات التي تم إنشاؤها بواسطة LLMs وتنقيحها. يمكن لتقنيات إعادة التحفيز إصلاح المخرجات المشوهة، بينما تعمل طرق التوليد المعزز للاسترداد (RAG) على تحسين دقة الاستخراج.
تعزيز مقاييس الدقة
مع الإثراء السياقي المناسب، يمكن أن تصل دقة استخراج الكيانات إلى 92٪، ويمكن أن يحقق استخراج العلاقات 89٪. تتحسن محاذاة المهام بنسبة 15٪ عند مقارنتها بطرق الاستخراج الأساسية.
الضبط الدقيق الخاص بالمجال
قم بضبط LLMs الأصغر باستخدام أطر مثل إنفيديا نيمو و LoRa لتحسين الدقة وتقليل زمن الوصول وخفض التكاليف. على سبيل المثال، أظهر عمل NVIDIA مع نموذج Llama-3-8B مكاسب كبيرة في معدلات الإنجاز والدقة، مع توافق ثلاثة توائم بشكل أفضل مع سياق النص.
المراقبة المستمرة والتحديثات
قم بتقييم نظامك بانتظام للتأكد من أنه يلبي احتياجات العمل. حافظ على الرسم البياني محدثًا عن طريق إضافة كيانات وعلاقات جديدة عند ظهورها. قم بتدريب أعضاء الفريق للتحقق من دقة البيانات، مما يعزز موثوقية الرسم البياني.
لتمكين الوظائف المتقدمة، قم بتحويل الكيانات والعلاقات المستخرجة إلى عمليات تضمين متجهية. تدعم عمليات التضمين هذه البحث الدلالي ومطابقة التشابه، مما يحسن تجربة المستخدم والقدرات التحليلية.
«تسمح الرسوم البيانية المعرفية بدعم مخرجات LLM حسب السبب. من خلال تمثيل المجال المنظم، يتم تحسين GenAI من خلال توفير السياق الذي يعزز الفهم.» - Ontotext
استنادًا إلى التقنيات السابقة لاستخراج البيانات وإنشاء الرسوم البيانية، تعمل المنصات القابلة للتشغيل المتبادل على نقل كفاءة سير العمل إلى المستوى التالي. تتطلب الرسوم البيانية المعرفية الفعالة تكاملاً سلسًا لنماذج الذكاء الاصطناعي وسير العمل الآلي وضوابط التكلفة. تعمل المنصات القابلة للتشغيل المتبادل كجسر بين البيانات الخام والرسوم البيانية المعرفية الجاهزة للإنتاج، وربط الأنظمة وتبسيط عملية الاستخراج بأكملها. هذا يقودنا إلى كيفية القيام بذلك prompts.ai يبسط سير العمل ويحسنه.
غالبًا ما يتطلب استخراج العلاقات السياقية عمليات سير عمل متعددة الوسائط والتعاون في الوقت الفعلي. prompts.ai يعالج هذه التحديات من خلال توفير الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا من نماذج لغة الذكاء الاصطناعي داخل منصة واحدة. هذا يزيل متاعب التوفيق بين أنظمة متعددة ويبسط سير العمل.
إحدى الميزات البارزة هي المنصة قابلية التشغيل البيني مع LLMs الرئيسية. تتيح لك هذه الإمكانية مقارنة نماذج اللغات المتعددة للعثور على أفضل ما يناسب مهام الاستخراج المحددة. هذه المرونة مفيدة بشكل خاص للتعامل مع المصطلحات الخاصة بالمجال أو العلاقات المعقدة، حيث تتفوق النماذج المختلفة في مجالات مختلفة.
التعاون هو محور رئيسي آخر. تعمل أدوات مثل المستندات التعاونية واللوحات البيضاء على جمع الفرق معًا، حتى عندما تكون منفصلة جسديًا. تعمل هذه الأدوات على تركيز التواصل والعصف الذهني، كما أوضح ذلك Heanri Dokanai من UI Design:
«اجعل فرقك تعمل معًا بشكل أوثق، حتى لو كانت متباعدة. قم بتجميع الاتصالات المتعلقة بالمشروع في مكان واحد، وتبادل الأفكار باستخدام اللوحات البيضاء، وقم بصياغة الخطط جنبًا إلى جنب مع المستندات التعاونية.»
تتكامل المنصة أيضًا بيانات متعددة الوسائط - من النص والبيانات المستندة إلى الوقت إلى المدخلات السلوكية. يعد تكامل البيانات الواسع هذا أمرًا بالغ الأهمية لبناء الرسوم البيانية المعرفية التي تربط مصادر متنوعة مثل رسائل البريد الإلكتروني والمستندات وسجلات الدردشة وقواعد البيانات. على سبيل المثال، استخدمت Althire AI هذا النهج لإنشاء إطار عمل يوحد أنواع البيانات المختلفة في رسم بياني معرفي يركز على النشاط. من خلال التشغيل الآلي لعمليات مثل استخراج الكيانات واستدلال العلاقات والإثراء الدلالي، أظهروا مدى فعالية التكامل.
ميزة أخرى سهلة الاستخدام هي واجهة اللغة الطبيعية، مما يجعل المنصة في متناول أعضاء الفريق غير التقنيين. يشجع هذا التصميم على التبني عبر الأقسام، كما هو موضح في برنامج تجريبي مدته ستة أشهر حيث تبنى 78٪ من المستخدمين عبر أقسام متعددة المنصة.
تعتبر إدارة التكاليف اعتبارًا بالغ الأهمية عند معالجة كميات كبيرة من النص. prompts.ai يعالج هذا من خلال تتبع الترميز، مما يوفر رؤية واضحة لتكاليف الاستخدام. يمكن للفرق بعد ذلك تحسين سير العمل بناءً على الاستهلاك الحقيقي بدلاً من التقيد برسوم اشتراك ثابتة.
المنصة نموذج الدفع أولاً بأول يأخذ هذه الخطوة إلى الأمام من خلال السماح بتوجيه المهام إلى النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة لكل حالة استخدام. يمكن أن يؤدي ذلك إلى وفورات كبيرة - تصل إلى 98٪ على الاشتراكات.
الأتمتة هي أداة أخرى لتغيير قواعد اللعبة. مع إعداد التقارير الآلية، يمكن للفرق مراقبة جودة الاستخراج ومقاييس الأداء دون جهد يدوي. يتضمن ذلك تتبع المقاييس الرئيسية مثل دقة استخراج الكيانات (حتى 92٪) وأداء استخراج العلاقات (حتى 89٪ مع الإثراء السياقي المناسب). تقوم التنبيهات بإخطار الفرق عند انخفاض الأداء، مما يضمن الجودة المتسقة.
ميزات مثل توفيرات الوقت تقليل المهام المتكررة، مع قدرة المنصة على استخراج العلاقات تلقائيًا يثري الرسوم البيانية المعرفية من خلال الكشف عن اتصالات جديدة. هذا لا يوفر الوقت فحسب، بل يعزز أيضًا عمق البيانات.
بالإضافة إلى ذلك، عمليات سير العمل الصغيرة المخصصة السماح للفرق بتصميم أنماط قابلة لإعادة الاستخدام مصممة خصيصًا لمجالات أو علاقات محددة. بمجرد الإعداد، يتم تشغيل عمليات سير العمل هذه تلقائيًا، ومعالجة البيانات الواردة والحفاظ على الرسوم البيانية المعرفية محدثة دون إدخال يدوي ثابت.
يوفر الاستخراج المستند إلى LLM مجموعة من الفوائد ولكنه يأتي مع نصيبه العادل من التحديات. يمكن أن يساعدك فهم هذه العقبات وتحديد أفضل حالات الاستخدام في إنشاء رسوم بيانية معرفية أكثر فعالية مع تجنب الأخطاء الشائعة.
غموض البيانات هي مشكلة رئيسية عند استخراج العلاقات من النص. غالبًا ما تكون بيانات العالم الحقيقي فوضوية، مما يجعل من الصعب على LLMs التعامل مع المراجع غير الواضحة أو المعلومات المتضاربة. على سبيل المثال، في الأبحاث الطبية، قد تتم الإشارة إلى نفس الدواء بشكل مختلف عبر الدراسات.
ولمعالجة ذلك، قم بتطبيق تقنيات توضيح الكيانات واستخدم تعريفات المخطط الرسمية. يمكن لهذه العناصر تعيين مصطلحات مختلفة لنفس الكيان مرة أخرى إلى عقدة واحدة ووضع قواعد واضحة لهيكلة الرسم البياني.
مخاوف الخصوصية تنشأ عند معالجة البيانات الحساسة، مثل سجلات الرعاية الصحية أو المستندات المالية. نظرًا لأن LLMs قد تعرض معلومات سرية عن غير قصد، فإن إخفاء الهوية والنشر المحلي ضروريان لحماية الخصوصية.
الحفاظ على جودة الرسم البياني هو تحد آخر. يمكن أن تؤدي LLMs أحيانًا إلى الهلوسة أو عدم الدقة، خاصة في المجالات المتخصصة. لمعالجة هذه المشكلة، تحقق من صحة المخرجات مقابل المصادر الموثوقة. استخدم الهندسة السريعة وقدم أمثلة في السياق لتوجيه النموذج نحو نتائج أكثر استقرارًا ودقة.
تحديات قابلية التوسع تصبح واضحة مع نمو الرسوم البيانية المعرفية بشكل أكبر. على سبيل المثال، احتوى الرسم البياني المعرفي من Google على 500 مليار حقيقة حول 5 مليارات كيان اعتبارًا من مايو 2020، بينما ويكي بيانات تجاوزت 1.5 مليار ثلاثية دلالية بحلول منتصف عام 2024. تتطلب إدارة هذا المقياس تقنيات مثل تقطير LLM والتقسيم الكمي لتقليل حجم النموذج، إلى جانب استراتيجيات مثل التخزين المؤقت والفهرسة وموازنة التحميل لتحسين أداء الاستعلام.
الاتساق بين مخرجات LLM وهيكل الرسم البياني أمر بالغ الأهمية. يمكنك ضمان ذلك من خلال فرض مخرجات منظمة من خلال المعالجة اللاحقة أو تنسيق JSON أو استدعاء الوظائف. تساعد مطابقة الخصائص المستخرجة مع خصائص الرسم البياني الحالية أيضًا على تقليل التناقضات.
الحلول العملية مثل هذه هي المفتاح لتعزيز موثوقية طرق الاستخراج القائمة على LLM.
على الرغم من هذه التحديات، أظهر الاستخراج القائم على LLM نجاحًا في العديد من الصناعات.
في الرعاية الصحية، خطت LLMs خطوات كبيرة. على سبيل المثال، برنامج بيوبي تيتم تدريبه على الأدبيات الطبية الحيوية، ويتفوق في مهام مثل استخراج العلاقات والإجابة على الأسئلة وتصنيف المستندات، وغالبًا ما يتفوق على الأساليب التقليدية. يساعد Radiology-Llama2 أخصائيي الأشعة على تفسير الصور وإنشاء التقارير ذات الصلة سريريًا، مما يحسن الكفاءة والدقة. وبالمثل، يحلل نموذج HeAR من Google أصوات السعال للكشف عن أمراض الجهاز التنفسي، مما يتيح التشخيص المبكر.
في خدمات مالية، تقوم LLMs بتحويل عملية صنع القرار. أدوات مثل TradingGPT تحاكي عمليات صنع القرار للمتداولين البشريين لتوجيه تداول الأسهم والصناديق. تتخصص FLANG في تحليل المشاعر للبيانات الإدارية والأخبار المالية، بينما يعزز Disc-FinLLM قدرات LLM العامة من خلال الإجابة على الأسئلة متعددة الأدوار والتوليد المعزز للاسترداد.
التشغيل الآلي لدعم العملاء هو مجال آخر يستفيد من LLMs. تتعامل روبوتات المحادثة المدعومة بهذه النماذج مع الاستفسارات الروتينية وفهم مشاعر العملاء وتصعيد المشكلات المعقدة. هذا النهج يعزز الكفاءة ويخفض التكاليف ويعزز رضا العملاء.
عمليات سير عمل إنشاء المحتوى أصبحت أيضًا أكثر بساطة مع LLMs. يقومون بإنشاء المسودات الأولية واقتراح المراجعات، مما يسمح للفرق بالتركيز على المهام الإستراتيجية مع الحفاظ على المعايير العالية.
تسلط مقارنة الأساليب القائمة على LLM مع الأساليب التقليدية الضوء على نقاط قوتها وقيودها:
تتألق الأساليب القائمة على LLM في قدرتها على فهم السياق والتعامل مع اللغة الغامضة، مما يجعلها مثالية للمهام التي تتطلب فهمًا دقيقًا. في حين أن الأنظمة القائمة على القواعد تتفوق في الدقة للحصول على أنماط واضحة، فإنها غالبًا ما تعاني من تعقيدات اللغة الطبيعية. تقوم LLMs بسد هذه الفجوة، وعندما يتم دمجها مع الرسوم البيانية المعرفية، فإنها تعمل على تحسين الدقة الواقعية.
لتحسين LLMs للحقول المتخصصة، قم بضبطها باستخدام البيانات الخاصة بالمجال. على سبيل المثال، استخدم مشروع Open Research Knowledge Graph الهندسة السريعة المتقدمة لتحسين استخراج الممتلكات. من خلال مواءمة الخصائص التي تم إنشاؤها بواسطة LLM مع الخصائص الموجودة عبر واجهة برمجة التطبيقات وتعيين عناوين URI الفريدة، عزز الباحثون كلاً من الاتساق والوظائف.
حافظ على الرسوم البيانية المعرفية محدثة من خلال دمج المعلومات الجديدة بانتظام. قم بتقييم أداء LLM بشكل دوري وضبط النماذج بمجموعات البيانات المحدثة للحفاظ على الدقة بمرور الوقت. هذا يضمن بقاء نظامك موثوقًا وملائمًا في المشهد المتغير باستمرار.
يتضمن إنشاء رسوم بيانية معرفية فعالة من خلال استخراج العلاقات السياقية باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) عملية منظمة تحول النص غير المنظم إلى بيانات منظمة ويمكن الوصول إليها. يعزز هذا النهج كيفية تنظيم المعلومات واسترجاعها.
يتضمن سير العمل لاستخراج العلاقات السياقية أربع خطوات رئيسية: تقسيم النص، استخراج المعرفة، توحيد الكيانات، و استدلال العلاقة. تعمل هذه الخطوات معًا على تحويل النص الخام إلى رسم بياني معرفي منظم.
لتحسين النتائج، من المفيد تقسيم المهام المعقدة إلى مهام فرعية أصغر، واستخدام مطالبات واضحة ومحددة، وتجربة أحجام ونماذج مختلفة للمقاطع. توفر هذه الممارسات إطارًا متينًا لبناء الرسوم البيانية المعرفية وتحسينها.
منصات مثل prompts.ai تعزيز الكفاءة والفعالية من حيث التكلفة لمشاريع الرسم البياني المعرفي القائمة على LLM. من خلال تقديم عمليات سير عمل قابلة للتشغيل المتبادل ونظام الترميز بنظام الدفع أولاً بأول، يبسط prompts.ai العمليات المعقدة ويساعد في إدارة التكاليف. يشكل هذا النهج المنظم العمود الفقري للعمليات المبسطة.
وفقًا لـ ماكينزي، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أتمتة 60-70٪ من المهام المتكررة، مع تحقيق 74٪ من الشركات عائدًا على الاستثمار خلال السنة الأولى. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن يصل سوق التشغيل الآلي لسير العمل العالمي إلى 23.77 مليار دولار بحلول عام 2025.
يقدم prompts.ai العديد من الميزات لتحسين سير العمل:
بالنسبة للفرق التي تبدأ عملها، يعد التركيز على حالة استخدام محددة تحقق نتائج قابلة للقياس خطوة أولى ذكية. تعمل عمليات سير العمل الصغيرة المخصصة في prompts.ai على تسهيل تطوير خطوط أنابيب الاستخراج واختبارها وتوسيع نطاقها عبر مجموعات البيانات الأكبر.
تظهر الأبحاث أن الجمع بين LLMs والرسوم البيانية المعرفية يسد نقاط القوة في معالجة اللغة الطبيعية والبيانات المنظمة، مما يدفع حدود الذكاء الاصطناعي.
لقد غيرت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) كيفية استخراج العلاقات السياقية من خلال استيعاب التفاصيل الدقيقة للغة الطبيعية. على عكس الأساليب القديمة التي تعتمد على قواعد ثابتة أو أنماط محددة مسبقًا، تتفوق LLMs في تفسير اللغة المعقدة وتحديد الروابط الدقيقة وتقديم رؤى أكثر وضوحًا.
بسبب هذه المرونة، يمكن لـ LLMs التعامل مع كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة بفعالية، مما يجعلها مناسبة تمامًا لإنشاء رسوم بيانية معرفية مفصلة تتطور بمرور الوقت. إن موهبتهم في إنتاج نتائج تدرك السياق تتيح اتصالات أكثر ثراءً بين نقاط البيانات وتبسيط العمليات وتحسين الدقة.
استخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) إن استخراج العلاقات السياقية لا يخلو من عقباته. تشمل التحديات التعامل مع البيانات غير المهيكلة التي تتميز بأنماط لغوية مختلفة، وتحديد الروابط الدقيقة أو الضمنية، ومعالجة مشاكل مثل تكرار البيانات أو خطر الكشف عن المعلومات الخاصة. هناك مشكلة شائعة أخرى تتمثل في صعوبة الحفاظ على السياق طويل الأجل، والذي يمكن أن يؤثر على الدقة.
للتغلب على هذه العقبات، يمكن استخدام العديد من الاستراتيجيات. يعد ضبط النماذج باستخدام مجموعات البيانات الخاصة بالمهمة أحد الأساليب، حيث إنه يصمم النموذج للتعامل بشكل أفضل مع مهام محددة. يمكن أن يؤدي دمج طرق التوليد المعزز بالاسترجاع أيضًا إلى تحسين أدائها من خلال السماح للنموذج بسحب المعلومات الخارجية حسب الحاجة. أخيرًا، يساعد تحسين جودة بيانات التدريب على تقليل التحيز والأخطاء، وتعزيز الدقة والموثوقية في استخراج العلاقات. هذه التقنيات تجعل LLMs أدوات أكثر فعالية لإنشاء رسوم بيانية معرفية قوية.
منصات مثل prompts.ai قم بتبسيط عملية بناء الرسوم البيانية المعرفية عن طريق التشغيل الآلي للمهام الرئيسية مثل استخراج البيانات وتحديد الاتصالات وإعداد المخططات. تعمل هذه الأتمتة على تقليل العمل اليدوي وتوفير الوقت وتسريع سير العمل بأكمله.
تدعم هذه المنصات أيضًا زيرو شوت و المطالبة بعدد قليل من اللقطات التقنيات التي تقلل من الحاجة إلى الضبط الدقيق للنماذج. لا يساعد هذا النهج على خفض التكاليف فحسب، بل يحسن أيضًا دقة واتساق الرسوم البيانية المعرفية الناتجة. من خلال الأدوات المصممة خصيصًا للدقة والكفاءة، تسهل منصات مثل prompts.ai الاستفادة من قدرات LLMs لإنشاء رسوم بيانية معرفية موثوقة.
