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La extracción de relaciones contextuales consiste en identificar conexiones significativas entre entidades en el texto, no solo en su coexistencia. Los modelos lingüísticos extensos (LLM) están revolucionando este proceso al ofrecer:
Los pasos clave incluyen la preparación de conjuntos de datos limpios, la definición de esquemas y el uso de salidas estructuradas como JSON para mantener la coherencia. Herramientas como Mistral: Instruct 7b y Cadena LANG ayudan a agilizar los flujos de trabajo, mientras que plataformas como prompts.ai simplifique la integración multimodelo y la administración de costos.
Los LLM están transformando industrias como la atención médica (por ejemplo, la vinculación de datos genéticos) y las finanzas (por ejemplo, la detección de fraudes). Los desafíos como la ambigüedad de los datos, los problemas de privacidad y la escalabilidad se abordan mediante técnicas como la desambiguación de las entidades, la aplicación de esquemas y el perfeccionamiento rápido.
Antes de sumergirse en el proceso de extracción, es fundamental reunir las herramientas adecuadas y preparar los datos. Estos pasos iniciales sientan las bases para un flujo de trabajo fluido y eficaz, que se detallará en la siguiente sección.
Para construir una base sólida para su flujo de trabajo de extracción, concéntrese en tres aspectos esenciales: el acceso a un modelo de lenguaje amplio (LLM) adecuado, los conjuntos de datos relevantes y un conocimiento básico de los principios de los gráficos de conocimiento. Estos componentes son clave para aprovechar los LLM a la hora de crear gráficos de conocimiento.
Cómo elegir el LLM correcto
Seleccione un LLM que se alinee con sus requisitos de rendimiento y estándares de privacidad. Asegúrese de que el modelo sea compatible con sus objetivos de extracción específicos y, al mismo tiempo, cumpla con las condiciones de seguridad necesarias.
Preparación de conjuntos de datos
Sus conjuntos de datos deben respaldar directamente sus objetivos de extracción. Comience con algo pequeño: utilice una muestra de 100 a 500 pasajes de texto limpio. Esto le permite refinar su enfoque antes de ampliarlo a conjuntos de datos más grandes.
Comprensión de los conceptos básicos de Knowledge
La familiaridad con los conceptos de los gráficos de conocimiento lo ayudará a organizar y estructurar su proceso de extracción. Los gráficos de conocimiento trazan las relaciones entre los puntos de datos, lo que facilita la integración de la información de diversas fuentes y la detección de patrones. Piense en ello como conectar «entidades» (los elementos) con «relaciones» (las conexiones entre ellos).
La preparación de datos consiste en transformar el texto sin procesar y no estructurado en un formato limpio y coherente que pueda procesarse de manera eficiente. Este paso es fundamental para garantizar resultados precisos y confiables.
Limpieza y estandarización del texto
Comience por eliminar los espacios innecesarios, normalizar la puntuación y garantizar que las mayúsculas y minúsculas sean uniformes. Solucione problemas como los caracteres especiales y convierta el texto a un formato de codificación estándar, como UTF-8, para evitar errores de procesamiento.
Tokenización y preservación del contexto
Una vez que el texto esté limpio, tokenizalo con métodos como la codificación por pares de bytes (BPE). En el caso de documentos más largos, puede resultar útil utilizar una ventana deslizante, ya que crea secuencias de símbolos superpuestas, preservando el contexto y aumentando la calidad de los datos de entrenamiento. Además, defina un esquema claro basado en tripletes para garantizar resultados consistentes.
Definir su esquema
Establezca un esquema de gráficos que describa los nodos y las relaciones que desea extraer. El uso de un formato de tripletes (sujeto, predicado y objeto) ayuda a mantener la claridad y la coherencia. Por ejemplo, en el esquema «Apple» (sujeto) «fabrica» (predicado) «iPhone» (objeto), cada elemento desempeña una función específica, lo que hace que las relaciones sean claras y predecibles.
Planificación del formato de salida
Decida su estructura de salida desde el principio. Una opción habitual son los objetos JSON con claves predefinidas que coincidan con tu esquema. Para mantener los resultados limpios, considera la posibilidad de utilizar filtros estrictos para excluir los datos no conformes.
Garantizar el control de calidad
Pruebe sus resultados en lotes pequeños y revíselos manualmente para verificar la precisión. Invertir tiempo en el control de calidad en esta etapa minimiza los errores y reduce la necesidad de correcciones posteriores. Un conjunto de datos y un esquema bien preparados lo prepararán para que el proceso de extracción que se describe en la siguiente sección tenga éxito.
Una vez que los datos estén preparados y las herramientas configuradas, es hora de sumergirse en el proceso de extracción. Con los datos preparados y el esquema definido, siga estos pasos para identificar y estructurar las relaciones que servirán de columna vertebral de su gráfico de conocimientos.
Antes de lanzarte a las instrucciones, tómate un momento para definir tus objetivos y estructurar tu enfoque con cuidado. Este paso sienta las bases para un proceso de extracción fluido y eficaz.
Definir sus objetivos de extracción
Identifique los tipos de relaciones que más importan para su caso de uso específico. Aquí, la claridad garantiza que se concentre en lo que es relevante, lo que ahorra tiempo y esfuerzo en el futuro.
Creación de un esquema estructurado
Piense en su esquema como el modelo para su extracción. Usa el formato de tripletes (sujeto, predicado, objeto) como punto de partida y amplíalo para incluir tipos de relaciones y categorías de entidades adaptadas a tu dominio.
«Un modelo conceptual adecuado es crucial porque sirve como base para traducir los requisitos del mundo real en una estructura de base de datos coherente». - Andrea Avignone, Alessia Tierno, Alessandro Fiori y Silvia Chiusano
Agregar sugerencias contextuales a su esquema
Incorpore sugerencias contextuales en su esquema para ayudar al modelo a comprender mejor los matices de sus datos, lo que puede mejorar significativamente la precisión.
Establecimiento de estándares de formato de salida
Mantén un formato de salida coherente, como una estructura JSON, que coincida con tu esquema. Incluye campos clave, como los tipos de entidad, las etiquetas de relación y las puntuaciones de confianza, para garantizar que los resultados se integren sin problemas con los sistemas posteriores.
La forma en que diseñes tus instrucciones puede impulsar o deshacer el proceso de extracción. Las indicaciones claras y bien pensadas guían el modelo para ofrecer resultados precisos y significativos.
Creación de instrucciones claras y específicas
Sea lo más específico posible en sus instrucciones. Defina qué se considera una relación válida y cómo debe formatearse para evitar confusiones.
Uso de ejemplos para guiar la salida
Proporcione de 2 a 3 ejemplos que ilustren el formato y los tipos de relaciones que busca. Usa tanto ejemplos positivos (resultados correctos) como ejemplos negativos (qué debes evitar) para establecer patrones claros que el modelo debe seguir.
Gestión de la complejidad mediante la descomposición
Divida las tareas complejas en pasos más pequeños y manejables. Por ejemplo, en lugar de extraer todos los tipos de relaciones de una sola vez, crea solicitudes independientes para cada categoría. Este método reduce los errores y mejora la calidad de las extracciones.
Incorporar restricciones y contexto
Establezca límites claros para la tarea. Especifique las entidades en las que centrarse, la profundidad de las relaciones que desea incluir y cualquier regla específica del dominio. Por ejemplo, puede limitar las extracciones a las relaciones que impliquen grandes valores monetarios o estructuras organizativas específicas.
Optimización de la estructura de mensajes
El mensaje debe incluir contexto, instrucciones claras, el formato de salida deseado y ejemplos. Para mayor precisión, asigne una función al modelo, por ejemplo: «Actuar como analista de datos extrayendo las relaciones de los informes financieros».
Una vez que las instrucciones estén listas, prueba los resultados y refinalos para mejorar la precisión. Este proceso iterativo garantiza que su flujo de trabajo ofrezca resultados confiables.
Evaluación estructurada de los resultados
El uso de un formato estándar para los resultados no solo garantiza la coherencia sino que también simplifica la evaluación. Este enfoque puede mejorar la precisión hasta en un 15%, lo que facilita la evaluación de la calidad y la integración de los resultados en el gráfico de conocimientos.
Refinamiento rápido iterativo y adaptación de dominios
Modifica tus indicaciones con regularidad en función de los comentarios. Adáptelos a dominios especializados incluyendo la terminología y los patrones de relación relevantes. Este paso es especialmente útil para conjuntos de datos complejos o especializados.
Ejemplos de capacitación sobre escalamiento
Comience con algunos ejemplos para cada tipo de relación y agregue gradualmente más según sea necesario. A medida que encuentre casos extremos o situaciones difíciles, aumente el número de ejemplos para mejorar el rendimiento de forma gradual.
Control de calidad y supervisión del rendimiento
Controle métricas como la precisión, la integridad y la velocidad de procesamiento. Establezca puntos de referencia durante las pruebas iniciales y supervise el rendimiento a lo largo del tiempo para detectar cualquier problema a medida que su flujo de trabajo se amplía. Los controles de calidad periódicos ayudarán a mantener la coherencia y la fiabilidad.
Una vez que haya extraído las relaciones de sus datos, el siguiente paso es convertir esos resultados en gráficos de conocimiento estructurados. Este proceso refuerza su base de datos, lo que permite un análisis avanzado. Al basarse en el esquema y los resultados establecidos anteriormente, puede convertir los datos sin procesar generados por el LLM en gráficos de conocimiento totalmente funcionales. Esto implica formatear los datos, integrarlos en bases de datos gráficas y garantizar su calidad.
La transformación de los resultados de LLM no estructurados en formatos estructurados y legibles por máquina es fundamental para vincular los datos del lenguaje natural a los sistemas estructurados.
Estandarización de los resultados y aplicación del esquema
Para mantener la coherencia, estandarice los resultados mediante formatos JSON mediante IA abierta funciones. Filtra los datos que no se ajusten a tu esquema. Herramientas como LangChain te permiten definir clases de Pydantic, que especifican la estructura JSON exacta requerida, lo que garantiza la uniformidad en todos los datos extraídos.
Uso de herramientas de integración modernas
El LLM Graph Transformer de LangChain es una poderosa herramienta para convertir texto no estructurado en formatos estructurados. Es compatible con enfoques basados en herramientas y en indicaciones, lo que lo hace versátil para varios casos de uso.
Garantizar la coherencia de las entidades
La desambiguación de entidades desempeña un papel crucial en el mantenimiento de convenciones de nomenclatura coherentes. Ayuda a eliminar las entidades duplicadas causadas por pequeñas variaciones en los nombres, preservando la integridad del gráfico.
Las bases de datos de gráficos son especialmente adecuadas para los gráficos de conocimiento porque priorizan las relaciones y las tratan como elementos centrales junto con los datos.
Selección de la base de datos correcta
Las bases de datos de gráficos se destacan en el manejo de interconexiones complejas. Son particularmente valiosas para aplicaciones que requieren un intrincado mapeo de relaciones. Se prevé que la demanda de tecnologías gráficas alcance los 3.200 millones de dólares en 2025.
Diseño de su modelo gráfico
Comience por identificar las entidades clave y sus relaciones. Normalice sus datos para evitar la duplicación y las incoherencias. Utilice nombres claros y específicos del dominio para los nodos y los bordes para facilitar las consultas. Planifique su estrategia de indexación con antelación para optimizar el rendimiento de las consultas. Centra tu gráfico en las entidades y conexiones más relevantes para que sea manejable y eficiente.
Optimización del escalado y el rendimiento
La administración de datos gráficos a gran escala puede ser un desafío. CrowdStrike abordaron este problema simplificando su esquema de datos. Como Marcus King y Ralph Caraveo de CrowdStrike explicó:
«Al principio de este proyecto, el principal problema que teníamos que abordar era administrar un volumen de datos extremadamente grande con una velocidad de escritura altamente impredecible... decidimos dar un paso atrás y pensar no en cómo escalar, sino en cómo simplificar... al crear un esquema de datos que fuera extraordinariamente simple, podríamos crear una plataforma sólida y versátil a partir de la cual construir».
Seguridad y mantenimiento
Establezca controles de acceso sólidos para proteger sus datos. Supervise y optimice periódicamente el rendimiento de las bases de datos e implemente procesos de respaldo y restauración para proteger su información.
Después de configurar la base de datos de gráficos, es esencial verificar la precisión de los datos y mejorar continuamente su calidad.
La utilidad de su gráfico de conocimiento depende de la calidad de sus datos. La implementación de procesos rigurosos de enriquecimiento y control de calidad garantiza que el gráfico proporcione información confiable.
Validación de la precisión de los datos
Utilice el gráfico de conocimiento para verificar y refinar la información generada por los LLM. Las técnicas de repetición pueden corregir los resultados con formato incorrecto, mientras que los métodos de generación aumentada por recuperación (RAG) mejoran la precisión de la extracción.
Impulsar las métricas de precisión
Con el enriquecimiento contextual adecuado, la precisión de la extracción de entidades puede alcanzar el 92% y la extracción de relaciones puede alcanzar el 89%. La alineación de las tareas mejora un 15% en comparación con los métodos de extracción básicos.
Ajuste fino específico de un dominio
Perfeccione los LLM más pequeños utilizando marcos como NVIDIA NeMO y LoRa para mejorar la precisión, reducir la latencia y reducir los costos. Por ejemplo, el trabajo de NVIDIA con el modelo Llama-3-8B mostró ganancias significativas en cuanto a las tasas de finalización y la precisión, ya que los tripletes se alinearon mejor con el contexto del texto.
Monitorización y actualizaciones continuas
Evalúe periódicamente su sistema para asegurarse de que cumple con las necesidades empresariales. Mantenga el gráfico actualizado añadiendo nuevas entidades y relaciones a medida que surjan. Capacite a los miembros del equipo para verificar la precisión de los datos, mejorando aún más la confiabilidad del gráfico.
Para habilitar la funcionalidad avanzada, transforme las entidades y relaciones extraídas en incrustaciones vectoriales. Estas incrustaciones admiten la búsqueda semántica y la comparación de similitudes, lo que mejora tanto la experiencia del usuario como las capacidades analíticas.
«Los gráficos de conocimiento permiten que la producción de LLM esté respaldada por la razón. Gracias a la representación estructurada de dominios, GenAI se mejora al proporcionar contexto, lo que favorece la comprensión». - Ontotext
Basándose en técnicas anteriores para la extracción de datos y la construcción de gráficos, las plataformas interoperables llevan la eficiencia del flujo de trabajo al siguiente nivel. Los gráficos de conocimiento eficaces requieren una integración perfecta de los modelos de IA, los flujos de trabajo automatizados y los controles de costos. Las plataformas interoperables sirven de puente entre los datos sin procesar y los gráficos de conocimiento listos para la producción, conectando los sistemas y agilizando todo el proceso de extracción. Esto nos lleva a cómo prompts.ai simplifica y mejora el flujo de trabajo.
La extracción de relaciones contextuales a menudo requiere flujos de trabajo multimodales y colaboración en tiempo real. prompts.ai aborda estos desafíos al ofrecer acceso a más de 35 modelos de lenguaje de IA en una sola plataforma. Esto elimina la molestia de tener que hacer malabares con varios sistemas y simplifica el flujo de trabajo.
Una característica destacada es la plataforma interoperabilidad con los principales LLM. Esta capacidad le permite comparar varios modelos lingüísticos para encontrar el que mejor se adapte a tareas de extracción específicas. Esta flexibilidad es particularmente útil para gestionar la terminología específica de un dominio o las relaciones complejas, ya que los diferentes modelos se destacan en diferentes áreas.
La colaboración es otro enfoque clave. Herramientas como los documentos colaborativos y las pizarras blancas unen a los equipos, incluso cuando están separados físicamente. Estas herramientas centralizan la comunicación y la lluvia de ideas, como destaca Heanri Dokanai, de UI Design:
«Haga que sus equipos trabajen juntos más estrechamente, incluso si están muy separados. Centralice las comunicaciones relacionadas con los proyectos en un solo lugar, intercambie ideas con pizarras blancas y redacte planes con documentos colaborativos».
La plataforma también integra datos multimodales - desde datos de texto y basados en el tiempo hasta entradas de comportamiento. Esta amplia integración de datos es fundamental para crear gráficos de conocimiento que conecten diversas fuentes, como correos electrónicos, documentos, registros de chat y bases de datos. Por ejemplo, Althire AI utilizó este enfoque para crear un marco que unifique varios tipos de datos en un gráfico de conocimiento centrado en las actividades. Al automatizar procesos como la extracción de entidades, la inferencia de relaciones y el enriquecimiento semántico, demostraron lo eficaz que puede ser la integración.
Otra función fácil de usar es la interfaz de lenguaje natural, lo que hace que la plataforma sea accesible para los miembros del equipo que no tengan conocimientos técnicos. Este diseño fomenta la adopción en todos los departamentos, como se muestra en un programa piloto de seis meses en el que el 78% de los usuarios de varios departamentos adoptaron la plataforma.
La administración de los costos es una consideración fundamental cuando se procesan grandes volúmenes de texto. prompts.ai aborda esto con su seguimiento de tokenización, que ofrece una visibilidad clara de los costos de uso. De este modo, los equipos pueden optimizar los flujos de trabajo en función del consumo real, en lugar de limitarse a pagar tarifas de suscripción fijas.
La plataforma modelo de pago por uso lleva esto un paso más allá al permitir que las tareas se dirijan al modelo más rentable para cada caso de uso. Esto puede suponer un ahorro significativo: hasta un 98% en las suscripciones.
La automatización es otro punto de inflexión. Con informes automatizados, los equipos pueden supervisar la calidad de la extracción y las métricas de rendimiento sin esfuerzo manual. Esto incluye el seguimiento de métricas clave, como la precisión de la extracción de entidades (hasta un 92%) y el rendimiento de la extracción de relaciones (hasta un 89% con el enriquecimiento contextual adecuado). Las alertas notifican a los equipos cuando el rendimiento disminuye, lo que garantiza una calidad constante.
Características como Ahorradores de tiempo reducir las tareas repetitivas, a la vez que la capacidad de la plataforma para extraer relaciones automáticamente enriquece los gráficos de conocimiento al descubrir nuevas conexiones. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la profundidad de los datos.
Además, microflujos de trabajo personalizados permiten a los equipos diseñar patrones reutilizables adaptados a dominios o relaciones específicos. Una vez configurados, estos flujos de trabajo se ejecutan automáticamente, procesan los datos entrantes y mantienen los gráficos de conocimiento actualizados sin necesidad de introducir datos manuales constantemente.
La extracción basada en la LLM ofrece una variedad de beneficios, pero conlleva una buena cantidad de desafíos. Comprender estos obstáculos e identificar los mejores casos de uso puede ayudarlo a crear gráficos de conocimiento más efectivos y, al mismo tiempo, evitar los errores más comunes.
Ambigüedad de datos es un problema importante a la hora de extraer relaciones del texto. Los datos del mundo real suelen ser confusos, lo que dificulta que los LLM manejen referencias poco claras o información contradictoria. Por ejemplo, en la investigación médica, es posible que se haga referencia al mismo medicamento de manera diferente en los distintos estudios.
Para solucionar este problema, implemente técnicas de desambiguación de entidades y utilice definiciones de esquemas formales. Estas pueden asignar diferentes términos para la misma entidad a un solo nodo y establecer reglas claras para estructurar el gráfico.
Preocupaciones de privacidad surgen al procesar datos confidenciales, como registros de salud o documentos financieros. Dado que los LLM pueden exponer inadvertidamente información confidencial, la anonimización y el despliegue local son esenciales para salvaguardar la privacidad.
Mantener la calidad de los gráficos es otro desafío. Los LLM a veces pueden producir alucinaciones o imprecisiones, especialmente en campos especializados. Para solucionar este problema, valide los resultados comparándolos con fuentes confiables. Utilice una ingeniería rápida y proporcione ejemplos contextuales para guiar el modelo hacia resultados más estables y precisos.
Desafíos de escalabilidad se hacen evidentes a medida que los gráficos de conocimiento se hacen más grandes. Por ejemplo, el Knowledge Graph de Google contenía 500 000 millones de datos sobre 5 000 millones de entidades en mayo de 2020, mientras Wikidata superó los 1500 millones de triples semánticos a mediados de 2024. La gestión de esta escala requiere técnicas como la destilación y la cuantificación del LLM para reducir el tamaño del modelo, además de estrategias como el almacenamiento en caché, la indexación y el equilibrio de carga para mejorar el rendimiento de las consultas.
Coherencia entre los resultados del LLM y la estructura gráfica es fundamental. Puede garantizar esto imponiendo salidas estructuradas mediante el posprocesamiento, el formato JSON o la llamada a funciones. Hacer coincidir las propiedades extraídas con las propiedades gráficas existentes también ayuda a minimizar las inconsistencias.
Soluciones prácticas como estas son clave para reforzar la confiabilidad de los métodos de extracción basados en LLM.
A pesar de estos desafíos, la extracción basada en LLM ha demostrado su éxito en múltiples industrias.
En cuidado de la salud, los LLM han logrado avances significativos. Por ejemplo, BioGPT, formada en literatura biomédica, sobresale en tareas como la extracción de relaciones, la respuesta a preguntas y la clasificación de documentos, y a menudo supera a los métodos tradicionales. Radiology-Llama2 ayuda a los radiólogos a interpretar imágenes y generar informes clínicamente relevantes, lo que mejora tanto la eficiencia como la precisión. Del mismo modo, el modelo Hear de Google analiza los sonidos de la tos para detectar enfermedades respiratorias, lo que permite un diagnóstico precoz.
En servicios financieros, los LLM están transformando la toma de decisiones. Herramientas como TradingGPT simulan los procesos de toma de decisiones de los operadores humanos para guiar la negociación de acciones y fondos. FLANG se especializa en el análisis de la opinión de los directivos y las noticias financieras, mientras que Disc-FinLLM mejora las capacidades generales de LLM con una generación aumentada de respuestas y recuperación de preguntas en varios turnos.
Automatización de la atención al cliente es otra área que se beneficia de los LLM. Los chatbots basados en estos modelos gestionan las consultas rutinarias, comprenden las opiniones de los clientes y resuelven problemas complejos. Este enfoque aumenta la eficiencia, reduce los costos y mejora la satisfacción del cliente.
Flujos de creación de contenido también se vuelven más ágiles con los LLM. Generan borradores iniciales y sugieren revisiones, lo que permite a los equipos centrarse en tareas estratégicas y, al mismo tiempo, mantener altos estándares.
La comparación de los métodos basados en la LLM con los enfoques tradicionales destaca sus puntos fuertes y limitaciones:
Los métodos basados en LLM destacan por su capacidad para comprender el contexto y manejar un lenguaje ambiguo, lo que los hace ideales para tareas que requieren una comprensión matizada. Si bien los sistemas basados en reglas destacan por su precisión para crear patrones claros, a menudo tienen dificultades con las complejidades del lenguaje natural. Los LLM cierran esta brecha y, cuando se combinan con gráficos de conocimiento, mejoran la precisión de los hechos.
Para optimizar los LLM para campos especializados, ajústelos con datos específicos del dominio. Por ejemplo, el proyecto Open Research Knowledge Graph utilizó ingeniería rápida avanzada para mejorar la extracción de propiedades. Al alinear las propiedades generadas por LLM con las existentes mediante una API y asignar URIs únicos, los investigadores mejoraron tanto la coherencia como la funcionalidad.
Mantenga los gráficos de conocimiento actualizados incorporando periódicamente nueva información. Evalúe el rendimiento de la LLM periódicamente y ajuste los modelos con conjuntos de datos actualizados para mantener la precisión a lo largo del tiempo. Esto garantiza que su sistema siga siendo confiable y relevante en un panorama en constante cambio.
La creación de gráficos de conocimiento eficaces mediante la extracción de relaciones contextuales con modelos lingüísticos grandes (LLM) implica un proceso estructurado que convierte el texto no estructurado en datos organizados y accesibles. Este enfoque mejora la forma en que se estructura y se recupera la información.
El flujo de trabajo para la extracción de relaciones contextuales incluye cuatro pasos clave: fragmentación de texto, extracción de conocimiento, estandarización de entidades, y inferencia de relación. Juntos, estos pasos transforman el texto sin procesar en un gráfico de conocimiento estructurado.
Para optimizar los resultados, resulta útil dividir las tareas complejas en subtareas más pequeñas, utilizar indicaciones claras y específicas y experimentar con distintos tamaños de fragmentos y modelos. Estas prácticas proporcionan un marco sólido para crear y perfeccionar los gráficos de conocimiento.
Plataformas como prompts.ai mejorar la eficiencia y la rentabilidad de los proyectos de gráficos de conocimiento impulsados por la LLM. Al ofrecer flujos de trabajo interoperables y un sistema de tokenización de pago por uso, prompts.ai simplifica los procesos complejos y ayuda a gestionar los costos. Este enfoque estructurado constituye la columna vertebral de las operaciones optimizadas.
De acuerdo con McKinsey, la IA generativa puede automatizar entre el 60 y el 70% de las tareas repetitivas, y el 74% de las empresas obtienen un retorno de la inversión en el primer año. Además, se espera que el mercado mundial de automatización del flujo de trabajo alcance los 23 770 millones de dólares en 2025.
prompts.ai ofrece varias funciones para mejorar los flujos de trabajo:
Para los equipos que comienzan, centrarse en un caso de uso específico que ofrezca resultados medibles es un primer paso inteligente. Los microflujos de trabajo personalizados de prompts.ai facilitan el desarrollo, la prueba y el escalado de las canalizaciones de extracción en conjuntos de datos más grandes.
Las investigaciones muestran que la combinación de los LLM con los gráficos de conocimiento une los puntos fuertes del procesamiento del lenguaje natural y los datos estructurados, ampliando los límites de la inteligencia artificial.
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) han transformado la forma en que extraemos las relaciones contextuales al comprender las sutilezas del lenguaje natural. A diferencia de los métodos más antiguos que se basaban en reglas fijas o patrones predefinidos, los LLM se destacan en la interpretación de un lenguaje complejo, la identificación de conexiones matizadas y la entrega de conocimientos más nítidos.
Gracias a esta flexibilidad, los LLM pueden gestionar cantidades masivas de datos no estructurados de forma eficaz, lo que los convierte en la opción perfecta para crear gráficos de conocimiento detallados que evolucionen con el tiempo. Su habilidad para producir resultados sensibles al contexto permite conexiones más ricas entre los puntos de datos, lo que agiliza los procesos y mejora la precisión.
Uso modelos lingüísticos extensos (LLM) extraer relaciones contextuales no está exento de obstáculos. Los desafíos incluyen tratar datos no estructurados que presentan patrones lingüísticos variables, identificar conexiones sutiles o implícitas y abordar problemas como la duplicación de datos o el riesgo de exponer información privada. Otro problema común es su dificultad para mantener el contexto a largo plazo, lo que puede afectar a la precisión.
Para superar estos obstáculos, se pueden emplear varias estrategias. Un enfoque es ajustar los modelos con conjuntos de datos específicos de las tareas, ya que adapta el modelo para gestionar mejor las tareas específicas. La incorporación de métodos de generación aumentada mediante recuperación también puede mejorar su rendimiento al permitir que el modelo extraiga información externa según sea necesario. Por último, mejorar la calidad de los datos de entrenamiento ayuda a reducir los sesgos y los errores, lo que aumenta la precisión y la confiabilidad de la extracción de relaciones. Estas técnicas hacen que los LLM sean herramientas más eficaces para crear gráficos de conocimiento sólidos.
Plataformas como prompts.ai simplifique el proceso de creación de gráficos de conocimiento automatizando tareas clave como la extracción de datos, la identificación de conexiones y la configuración de esquemas. Esta automatización reduce el trabajo manual, ahorra tiempo y acelera todo el flujo de trabajo.
Estas plataformas también admiten tiro cero y incitación de unos pocos tiros técnicas, que reducen la necesidad de un ajuste exhaustivo de los modelos. Este enfoque no solo ayuda a reducir los costos, sino que también mejora la precisión y la coherencia de los gráficos de conocimiento resultantes. Con herramientas diseñadas para ofrecer precisión y eficiencia, plataformas como prompts.ai facilitan el aprovechamiento de las capacidades de los LLM para crear gráficos de conocimiento confiables.
