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L'extraction de relations contextuelles consiste à identifier des liens significatifs entre les entités du texte, et pas seulement leur co-occurrence. Les grands modèles linguistiques (LLM) révolutionnent ce processus en proposant :
Les étapes clés incluent la préparation de jeux de données propres, la définition de schémas et l'utilisation de sorties structurées telles que JSON pour des raisons de cohérence. Des outils tels que Mistral : Instruction 7b et Chaîne Lang aident à rationaliser les flux de travail, tandis que des plateformes telles que prompts.ai simplifiez l'intégration multimodèle et la gestion des coûts.
Les LLM transforment des secteurs tels que la santé (par exemple, la mise en relation des données génétiques) et la finance (par exemple, la détection des fraudes). Les défis tels que l'ambiguïté des données, les problèmes de confidentialité et l'évolutivité sont résolus grâce à des techniques telles que la désambiguïsation des entités, l'application des schémas et le raffinement rapide.
Avant de vous lancer dans le processus d'extraction, il est essentiel de rassembler les bons outils et de préparer vos données. Ces premières étapes ont ouvert la voie à un flux de travail fluide et efficace, qui sera détaillé dans la section suivante.
Pour établir une base solide pour votre flux de travail d'extraction, concentrez-vous sur trois éléments essentiels : l'accès à un grand modèle de langage (LLM) adapté, à des ensembles de données pertinents et une compréhension de base des principes des graphes de connaissances. Ces composants sont essentiels pour tirer parti des LLM pour créer des graphes de connaissances.
Choisir le bon LLM
Sélectionnez un LLM qui correspond à vos exigences de performance et à vos normes de confidentialité. Assurez-vous que le modèle répond à vos objectifs d'extraction spécifiques tout en respectant toutes les conditions de sécurité nécessaires.
Préparation des ensembles de données
Vos ensembles de données doivent directement soutenir vos objectifs d'extraction. Commencez petit : utilisez un échantillon de 100 à 500 passages de texte propres. Cela vous permet d'affiner votre approche avant de passer à de plus grands ensembles de données.
Comprendre les bases du Knowledge Graph
La familiarité avec les concepts des graphes de connaissances vous aidera à organiser et à structurer votre processus d'extraction. Les graphes de connaissances cartographient les relations entre les points de données, ce qui facilite l'intégration d'informations provenant de différentes sources et la découverte de modèles. Considérez-le comme une connexion entre des « entités » (les éléments) et des « relations » (les liens entre elles).
La préparation des données consiste à transformer du texte brut non structuré en un format propre et cohérent qui peut être traité efficacement. Cette étape est essentielle pour garantir des résultats précis et fiables.
Nettoyage et standardisation du texte
Commencez par supprimer les espaces inutiles, en normalisant la ponctuation et en veillant à ce que la mise en forme soit cohérente. Résolvez des problèmes tels que les caractères spéciaux et convertissez le texte dans un format de codage standard, tel que UTF-8, pour éviter les erreurs de traitement.
Tokénisation et préservation du contexte
Une fois que votre texte est propre, tokenisez-le à l'aide de méthodes telles que l'encodage par paire d'octets (BPE). Pour les documents plus longs, une approche par fenêtre coulissante peut être utile. Cela crée des séquences de jetons qui se chevauchent, préservant le contexte et améliorant la qualité de vos données d'entraînement. En outre, définissez un schéma clair basé sur des triplets pour garantir des sorties cohérentes.
Définition de votre schéma
Établissez un schéma graphique qui décrit les nœuds et les relations que vous souhaitez extraire. L'utilisation d'un format en triplet (sujet, prédicat et objet) permet de maintenir la clarté et la cohérence. Par exemple, dans le schéma « Apple » (sujet) « fabrique » (prédicat) « iPhone » (objet), chaque élément a un rôle spécifique, ce qui rend les relations claires et prévisibles.
Planification du format de sortie
Décidez très tôt de la structure de votre production. Les objets JSON dotés de clés prédéfinies correspondant à votre schéma constituent un choix courant. Pour que les résultats restent propres, pensez à utiliser un filtrage strict pour exclure les données non conformes.
Garantir le contrôle de la qualité
Testez vos résultats sur de petits lots et examinez-les manuellement pour vérifier leur exactitude. Investir du temps dans le contrôle qualité à ce stade permet de minimiser les erreurs et de réduire le besoin de corrections ultérieures. Un ensemble de données et un schéma bien préparés vous permettront de réussir le processus d'extraction décrit dans la section suivante.
Une fois que vos données sont préparées et que les outils sont configurés, il est temps de plonger dans le processus d'extraction. À l'aide des données que vous avez préparées et du schéma défini, suivez ces étapes pour identifier et structurer les relations qui constitueront l'épine dorsale de votre graphe de connaissances.
Avant de vous lancer dans les instructions, prenez le temps de définir vos objectifs et de structurer votre approche avec soin. Cette étape jette les bases d'un processus d'extraction fluide et efficace.
Définition de vos objectifs d'extraction
Identifiez les types de relations les plus importants pour votre cas d'utilisation spécifique. Cette clarté vous permet de vous concentrer sur ce qui est pertinent, ce qui vous permet d'économiser du temps et des efforts par la suite.
Création d'un schéma structuré
Considérez votre schéma comme le plan directeur de votre extraction. Utilisez le format triplet (sujet, prédicat, objet) comme point de départ et développez-le pour inclure des types de relations et des catégories d'entités adaptés à votre domaine.
« Un modèle conceptuel approprié est essentiel car il sert de base à la traduction des exigences du monde réel en une structure de base de données cohérente. » - Andrea Avignone, Alessia Tierno, Alessandro Fiori et Silvia Chiusano
Ajouter des conseils contextuels à votre schéma
Intégrez des conseils contextuels à votre schéma pour aider le modèle à mieux comprendre les nuances de vos données, ce qui peut améliorer considérablement la précision.
Établissement de normes de format de sortie
Respectez un format de sortie cohérent, comme une structure JSON, qui correspond à votre schéma. Incluez des champs clés tels que les types d'entités, les étiquettes de relation et les scores de confiance pour garantir une intégration parfaite des résultats dans les systèmes en aval.
La façon dont vous concevez vos invites peut faire avancer ou échouer le processus d'extraction. Des instructions claires et bien pensées guident le modèle afin de fournir des résultats précis et significatifs.
Élaboration d'instructions claires et spécifiques
Soyez aussi précis que possible dans vos instructions. Définissez ce qui constitue une relation valide et comment elle doit être formatée pour éviter toute confusion.
Utilisation d'exemples pour guider la sortie
Fournissez 2 à 3 exemples illustrant le format et les types de relations que vous recherchez. Utilisez à la fois des exemples positifs (résultats corrects) et des exemples négatifs (ce qu'il faut éviter) pour établir des modèles clairs à suivre par le modèle.
Gérer la complexité par la décomposition
Décomposez les tâches complexes en étapes plus petites et faciles à gérer. Par exemple, au lieu d'extraire tous les types de relations en une seule fois, créez des invites distinctes pour chaque catégorie. Cette méthode permet de réduire les erreurs et d'améliorer la qualité des extractions.
Intégrer les contraintes et le contexte
Définissez des limites claires pour la tâche. Spécifiez les entités sur lesquelles vous devez vous concentrer, la profondeur des relations à inclure et toutes les règles spécifiques au domaine. Par exemple, vous pouvez limiter les extractions aux relations impliquant des valeurs monétaires importantes ou des structures organisationnelles spécifiques.
Optimisation de la structure rapide
Votre invite doit inclure le contexte, des instructions claires, le format de sortie souhaité et des exemples. Pour plus de précision, attribuez un rôle au modèle, par exemple « Agissez en tant qu'analyste de données en extrayant des relations à partir de rapports financiers ».
Une fois que vos instructions sont prêtes, testez les résultats et affinez-les pour améliorer la précision. Ce processus itératif garantit que votre flux de travail fournit des résultats fiables.
Évaluation structurée des résultats
L'utilisation d'un format standard pour les sorties garantit non seulement la cohérence, mais simplifie également l'évaluation. Cette approche peut améliorer la précision jusqu'à 15 %, ce qui facilite l'évaluation de la qualité et l'intégration des résultats dans votre graphe de connaissances.
Raffinement rapide itératif et adaptation de domaine
Modifiez régulièrement vos instructions en fonction des commentaires. Adaptez-les à des domaines spécialisés en incluant une terminologie et des modèles de relations pertinents. Cette étape est particulièrement utile pour les ensembles de données complexes ou spécialisés.
Exemples de formation à la mise à
Commencez par quelques exemples pour chaque type de relation et ajoutez-en progressivement selon les besoins. Au fur et à mesure que vous rencontrez des cas extrêmes ou des scénarios difficiles, augmentez le nombre d'exemples pour améliorer progressivement les performances.
Contrôle de la qualité et suivi des performances
Gardez un œil sur les indicateurs tels que la précision, l'exhaustivité et la vitesse de traitement. Définissez des points de référence lors des tests initiaux et surveillez les performances au fil du temps pour détecter tout problème au fur et à mesure de l'évolution de votre flux de travail. Des contrôles de qualité réguliers contribueront à maintenir la cohérence et la fiabilité.
Une fois que vous avez extrait les relations de vos données, l'étape suivante consiste à transformer ces résultats en graphiques de connaissances structurés. Ce processus renforce votre base de données en permettant une analyse avancée. En vous appuyant sur le schéma et les résultats établis précédemment, vous pouvez convertir les données brutes générées par LLM en graphes de connaissances entièrement fonctionnels. Cela implique de formater les données, de les intégrer dans des bases de données graphiques et de garantir leur qualité.
La transformation des sorties LLM non structurées en formats structurés lisibles par machine est essentielle pour relier les données en langage naturel à des systèmes structurés.
Standardisation des sorties et application du schéma
Pour maintenir la cohérence, standardisez les sorties à l'aide des formats JSON via IA ouverte fonctions. Filtrez toutes les données qui ne sont pas conformes à votre schéma. Des outils tels que LangChain vous permettent de définir des classes Pydantic, qui spécifient la structure JSON exacte requise, garantissant ainsi l'uniformité de toutes les données extraites.
Utilisation d'outils d'intégration modernes
Le LLM Graph Transformer de LangChain est un outil puissant pour convertir du texte non structuré en formats structurés. Il prend en charge à la fois les approches basées sur les outils et les instructions, ce qui le rend polyvalent pour divers cas d'utilisation.
Garantir la cohérence des entités
La désambiguïsation des entités joue un rôle crucial dans le maintien de conventions de dénomination cohérentes. Il permet d'éliminer les entités dupliquées causées par de légères variations de dénomination, préservant ainsi l'intégrité de votre graphique.
Les bases de données graphiques sont particulièrement adaptées aux graphes de connaissances car elles hiérarchisent les relations et les traitent comme des éléments essentiels aux côtés des données.
Sélection de la bonne base de données
Les bases de données graphiques excellent dans la gestion des interconnexions complexes. Ils sont particulièrement utiles pour les applications nécessitant une cartographie complexe des relations. La demande de technologies graphiques devrait atteindre 3,2 milliards de dollars d'ici 2025.
Conception de votre modèle graphique
Commencez par identifier les entités clés et leurs relations. Normalisez vos données pour éviter les doublons et les incohérences. Utilisez des noms clairs et spécifiques au domaine pour les nœuds et les arêtes afin de simplifier les requêtes. Planifiez votre stratégie d'indexation à l'avance pour optimiser les performances des requêtes. Concentrez votre graphique sur les entités et les connexions les plus pertinentes pour qu'il reste gérable et efficace.
Optimisation de l'évolutivité et des performances
La gestion de données graphiques à grande échelle peut s'avérer difficile. Crowd Strike ont résolu ce problème en simplifiant leur schéma de données. Comme Marcus King et Ralph Caraveo de Crowd Strike a expliqué :
« Au début de ce projet, le principal problème que nous devions résoudre était de gérer un très grand volume de données avec un taux d'écriture hautement imprévisible... Nous avons décidé de prendre du recul et de réfléchir non pas à la manière de l'adapter, mais à la manière de le simplifier... En créant un schéma de données extrêmement simple, nous serions en mesure de créer une plateforme robuste et polyvalente à partir de laquelle nous pourrions construire. »
Sécurité et maintenance
Mettez en place des contrôles d'accès robustes pour protéger vos données. Surveillez et optimisez régulièrement les performances des bases de données et mettez en œuvre des processus de sauvegarde et de restauration pour protéger vos informations.
Après avoir configuré votre base de données de graphes, il est essentiel de vérifier l'exactitude des données et d'améliorer continuellement leur qualité.
L'utilité de votre graphe de connaissances dépend de la qualité de ses données. La mise en œuvre de processus rigoureux de contrôle qualité et d'enrichissement garantit que le graphique fournit des informations fiables.
Validation de l'exactitude des données
Utilisez le graphe de connaissances pour recouper et affiner les informations générées par les LLM. Les techniques de relance peuvent corriger les sorties mal formées, tandis que les méthodes de génération augmentée par extraction (RAG) améliorent la précision de l'extraction.
Améliorer les indicateurs de précision
Avec un enrichissement contextuel approprié, la précision de l'extraction des entités peut atteindre 92 % et l'extraction des relations peut atteindre 89 %. L'alignement des tâches s'améliore de 15 % par rapport aux méthodes d'extraction de base.
Ajustement spécifique au domaine
Ajustez les LLM plus petits à l'aide de frameworks tels que NVIDIA NeMo et LoRa pour améliorer la précision, réduire la latence et réduire les coûts. Par exemple, les travaux de NVIDIA sur le modèle Llama-3-8B ont montré des gains significatifs en termes de taux de complétion et de précision, les triplets étant mieux alignés sur le contexte du texte.
Surveillance continue et mises à jour
Évaluez régulièrement votre système pour vous assurer qu'il répond aux besoins de l'entreprise. Maintenez le graphique à jour en ajoutant de nouvelles entités et relations au fur et à mesure qu'elles apparaissent. Formez les membres de l'équipe à vérifier l'exactitude des données, améliorant ainsi la fiabilité du graphique.
Pour activer les fonctionnalités avancées, transformez les entités et les relations extraites en intégrations vectorielles. Ces intégrations prennent en charge la recherche sémantique et la mise en correspondance des similitudes, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et les capacités analytiques.
« Les graphes de connaissances permettent de justifier les résultats du LLM. Grâce à la représentation structurée des domaines, GenAI est amélioré en fournissant un contexte, ce qui facilite la compréhension. » - Ontotext
S'appuyant sur des techniques antérieures d'extraction de données et de construction de graphiques, les plateformes interopérables font passer l'efficacité des flux de travail à un niveau supérieur. Des graphes de connaissances efficaces nécessitent une intégration transparente des modèles d'IA, des flux de travail automatisés et des contrôles des coûts. Les plateformes interopérables font le pont entre les données brutes et les graphes de connaissances prêts à être mis en production, en connectant les systèmes et en rationalisant l'ensemble du processus d'extraction. Cela nous amène à savoir comment prompts.ai simplifie et améliore le flux de travail.
L'extraction de relations contextuelles nécessite souvent des flux de travail multimodaux et une collaboration en temps réel. prompts.ai répond à ces défis en offrant un accès à plus de 35 modèles de langage d'IA au sein d'une seule plateforme. Cela élimine les tracas liés à la gestion de plusieurs systèmes et simplifie le flux de travail.
L'une des caractéristiques les plus remarquables est la interopérabilité avec les principaux LLM. Cette fonctionnalité vous permet de comparer plusieurs modèles de langage afin de trouver celui qui convient le mieux à des tâches d'extraction spécifiques. Cette flexibilité est particulièrement utile pour gérer une terminologie spécifique à un domaine ou des relations complexes, car différents modèles excellent dans différents domaines.
La collaboration est un autre objectif clé. Des outils tels que Collaborative Docs et Whiteboards permettent de réunir les équipes, même lorsqu'elles sont physiquement séparées. Ces outils centralisent la communication et le brainstorming, comme le souligne Heanri Dokanai d'UI Design :
« Faites en sorte que vos équipes travaillent plus étroitement ensemble, même si elles sont éloignées. Centralisez les communications liées au projet en un seul endroit, réfléchissez à des idées à l'aide de tableaux blancs et rédigez des plans avec des documents collaboratifs. »
La plateforme intègre également données multimodales - des données textuelles et temporelles aux entrées comportementales. Cette large intégration des données est essentielle pour créer des graphes de connaissances qui connectent diverses sources telles que les e-mails, les documents, les journaux de discussion et les bases de données. Par exemple, Althire AI a utilisé cette approche pour créer un cadre qui unifie différents types de données dans un graphe de connaissances axé sur les activités. En automatisant des processus tels que l'extraction d'entités, l'inférence de relations et l'enrichissement sémantique, ils ont démontré l'efficacité de l'intégration.
Une autre fonctionnalité conviviale est la interface en langage naturel, ce qui rend la plateforme accessible aux membres de l'équipe non techniques. Cette conception encourage l'adoption par tous les services, comme le montre un programme pilote de six mois au cours duquel 78 % des utilisateurs de plusieurs départements ont adopté la plateforme.
La gestion des coûts est une considération essentielle lors du traitement de gros volumes de texte. prompts.ai aborde ce problème avec son suivi de la tokenisation, offrant une visibilité claire sur les coûts d'utilisation. Les équipes peuvent ensuite optimiser les flux de travail en fonction de la consommation réelle plutôt que de se contenter de frais d'abonnement fixes.
La plateforme modèle de paiement à l'utilisation va encore plus loin en permettant d'acheminer les tâches vers le modèle le plus rentable pour chaque cas d'utilisation. Cela peut permettre de réaliser des économies importantes, jusqu'à 98 % sur les abonnements.
L'automatisation change également la donne. Avec rapports automatisés, les équipes peuvent surveiller la qualité de l'extraction et les indicateurs de performance sans effort manuel. Cela inclut le suivi de paramètres clés tels que la précision de l'extraction des entités (jusqu'à 92 %) et les performances d'extraction des relations (jusqu'à 89 % avec un enrichissement contextuel approprié). Les alertes informent les équipes en cas de baisse des performances, garantissant ainsi une qualité constante.
Des fonctionnalités telles que Gains de temps réduire les tâches répétitives, tout en permettant à la plateforme de extraire automatiquement les relations enrichit les graphes de connaissances en découvrant de nouvelles connexions. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais également d'améliorer la profondeur des données.
En outre, micro-flux de travail personnalisés permettre aux équipes de concevoir des modèles réutilisables adaptés à des domaines ou à des relations spécifiques. Une fois configurés, ces flux de travail s'exécutent automatiquement, traitent les données entrantes et tiennent à jour les graphes de connaissances sans saisie manuelle constante.
L'extraction basée sur le LLM offre de nombreux avantages mais comporte son lot de défis. Comprendre ces obstacles et identifier les meilleurs cas d'utilisation peut vous aider à créer des graphes de connaissances plus efficaces tout en évitant les erreurs courantes.
Ambiguïté des données est un problème majeur lors de l'extraction de relations à partir d'un texte. Les données du monde réel sont souvent compliquées, ce qui rend difficile pour les LLM de gérer des références peu claires ou des informations contradictoires. Par exemple, dans la recherche médicale, le même médicament peut être désigné différemment d'une étude à l'autre.
Pour résoudre ce problème, implémentez des techniques de désambiguïsation des entités et utilisez des définitions de schéma formelles. Ils peuvent mapper différents termes pour la même entité à un seul nœud et établir des règles claires pour structurer le graphique.
Problèmes de confidentialité surviennent lors du traitement de données sensibles, telles que des dossiers médicaux ou des documents financiers. Étant donné que les LLM peuvent révéler par inadvertance des informations confidentielles, l'anonymisation et le déploiement local sont essentiels pour protéger la confidentialité.
Maintien de la qualité des graphiques constitue un autre défi. Les LLM peuvent parfois provoquer des hallucinations ou des inexactitudes, en particulier dans les domaines spécialisés. Pour y remédier, validez les sorties par rapport à des sources fiables. Utilisez une ingénierie rapide et fournissez des exemples contextuels pour orienter le modèle vers des résultats plus stables et plus précis.
Défis liés à l'évolutivité deviennent apparents au fur et à mesure que les graphes de connaissances s'agrandissent. Par exemple, le Knowledge Graph de Google contenait 500 milliards de faits sur 5 milliards d'entités en mai 2020, tandis que Wikidata a dépassé 1,5 milliard de triples sémantiques à la mi-2024. La gestion de cette échelle nécessite des techniques telles que la distillation LLM et la quantification pour réduire la taille du modèle, ainsi que des stratégies telles que la mise en cache, l'indexation et l'équilibrage de charge pour améliorer les performances des requêtes.
Cohérence entre les sorties LLM et la structure graphique est critique. Vous pouvez vous en assurer en appliquant des sorties structurées par le biais du post-traitement, du formatage JSON ou de l'appel de fonction. La mise en correspondance des propriétés extraites avec les propriétés graphiques existantes permet également de minimiser les incohérences.
Des solutions pratiques comme celles-ci sont essentielles pour renforcer la fiabilité des méthodes d'extraction basées sur le LLM.
Malgré ces défis, l'extraction basée sur le LLM a connu du succès dans de nombreux secteurs.
Dans services de soins, les LLM ont fait des progrès importants. Par exemple, BioGPT, formé à la littérature biomédicale, excelle dans des tâches telles que l'extraction de relations, la réponse à des questions et la classification de documents, surpassant souvent les méthodes traditionnelles. Radiology-Llama2 aide les radiologues à interpréter les images et à générer des rapports cliniquement pertinents, améliorant ainsi l'efficacité et la précision. De même, le modèle HeAR de Google analyse les sons de toux pour détecter les maladies respiratoires, ce qui permet un diagnostic précoce.
Dans services financiers, les LLM transforment la prise de décisions. Des outils tels que TradingGPT simulent les processus de prise de décision des traders humains pour orienter les transactions d'actions et de fonds. FLANG se spécialise dans l'analyse des sentiments des déclarations de gestion et des actualités financières, tandis que Disc-FinLLM améliore les capacités générales de LLM avec des réponses à des questions en plusieurs étapes et une génération augmentée par extraction.
Automatisation du support client est un autre domaine bénéficiant des LLM. Les chatbots basés sur ces modèles traitent les demandes de routine, comprennent le sentiment des clients et font remonter les problèmes complexes. Cette approche améliore l'efficacité, réduit les coûts et améliore la satisfaction des clients.
Workflows de création de contenu deviennent également plus rationalisés avec les LLM. Ils génèrent les premières ébauches et proposent des révisions, permettant aux équipes de se concentrer sur les tâches stratégiques tout en maintenant des normes élevées.
La comparaison des méthodes basées sur le LLM avec les approches traditionnelles met en évidence leurs forces et leurs limites :
Les méthodes basées sur le LLM se distinguent par leur capacité à comprendre le contexte et à gérer un langage ambigu, ce qui les rend idéales pour les tâches nécessitant une compréhension nuancée. Alors que les systèmes basés sur des règles excellent en termes de précision pour créer des modèles clairs, ils sont souvent aux prises avec les complexités du langage naturel. Les LLM comblent cette lacune et, lorsqu'ils sont combinés à des graphiques de connaissances, ils améliorent la précision des faits.
Pour optimiser les LLM pour des domaines spécialisés, affinez-les à l'aide de données spécifiques au domaine. Par exemple, le projet Open Research Knowledge Graph a utilisé une ingénierie rapide avancée pour améliorer l'extraction de propriétés. En alignant les propriétés générées par LLM avec celles existantes via une API et en attribuant des URI uniques, les chercheurs ont amélioré à la fois la cohérence et les fonctionnalités.
Tenez à jour les graphiques de connaissances en incorporant régulièrement de nouvelles informations. Évaluez régulièrement les performances du LLM et affinez les modèles à l'aide d'ensembles de données mis à jour pour maintenir la précision au fil du temps. Cela garantit la fiabilité et la pertinence de votre système dans un environnement en constante évolution.
La création de graphes de connaissances efficaces grâce à l'extraction de relations contextuelles à l'aide de grands modèles linguistiques (LLM) implique un processus structuré qui convertit le texte non structuré en données organisées et accessibles. Cette approche améliore la façon dont les informations sont structurées et récupérées.
Le flux de travail pour l'extraction des relations contextuelles comprend quatre étapes clés : découpage de texte, extraction de connaissances, standardisation des entités, et inférence relationnelle. Ensemble, ces étapes transforment le texte brut en un graphe de connaissances structuré.
Pour optimiser les résultats, il est utile de diviser les tâches complexes en sous-tâches plus petites, d'utiliser des instructions claires et spécifiques et de tester différentes tailles de blocs et différents modèles. Ces pratiques fournissent un cadre solide pour créer et affiner des graphes de connaissances.
Des plateformes comme prompts.ai améliorer l'efficacité et la rentabilité des projets de graphes de connaissances pilotés par le LLM. En proposant des flux de travail interopérables et un système de tokenisation de paiement à l'utilisation, prompts.ai simplifie les processus complexes et aide à gérer les coûts. Cette approche structurée constitue l'épine dorsale de la rationalisation des opérations.
Selon McKinsey, l'IA générative peut automatiser 60 à 70 % des tâches répétitives, 74 % des entreprises enregistrant un retour sur investissement dès la première année. En outre, le marché mondial de l'automatisation des flux de travail devrait atteindre 23,77 milliards de dollars d'ici 2025.
prompts.ai propose plusieurs fonctionnalités pour améliorer les flux de travail :
Pour les équipes débutantes, se concentrer sur un cas d'utilisation spécifique fournissant des résultats mesurables est une première étape judicieuse. Les micro-flux de travail personnalisés de prompts.ai facilitent le développement, le test et la mise à l'échelle de pipelines d'extraction sur des ensembles de données plus importants.
Les recherches montrent que la combinaison de LLM et de graphes de connaissances permet de relier les forces du traitement du langage naturel et des données structurées, repoussant ainsi les limites de l'intelligence artificielle.
Les grands modèles de langage (LLM) ont transformé la façon dont nous extrayons les relations contextuelles en saisissant les subtilités du langage naturel. Contrairement aux anciennes méthodes qui reposent sur des règles fixes ou des modèles prédéfinis, les LLM excellent dans l'interprétation d'un langage complexe, l'identification de liens nuancés et la fourniture d'informations plus précises.
Grâce à cette flexibilité, les LLM peuvent gérer efficacement d'énormes quantités de données non structurées, ce qui en fait une solution idéale pour créer des graphiques de connaissances détaillés qui évoluent au fil du temps. Leur capacité à produire des résultats tenant compte du contexte permet d'établir des connexions plus riches entre les points de données, de rationaliser les processus et d'améliorer la précision.
En utilisant grands modèles de langage (LLM) extraire des relations contextuelles n'est pas sans obstacles. Les défis incluent le traitement de données non structurées qui présentent différents modèles linguistiques, l'identification de connexions subtiles ou implicites et la résolution de problèmes tels que la duplication des données ou le risque de divulgation d'informations privées. Un autre problème courant est leur difficulté à maintenir le contexte à long terme, ce qui peut avoir une incidence sur la précision.
Pour surmonter ces obstacles, plusieurs stratégies peuvent être utilisées. L'optimisation des modèles à l'aide d'ensembles de données spécifiques à des tâches constitue une approche, car elle permet d'adapter le modèle pour mieux gérer des tâches spécifiques. L'intégration de méthodes de génération augmentées par extraction peut également améliorer leurs performances en permettant au modèle d'extraire des informations externes selon les besoins. Enfin, l'amélioration de la qualité des données d'entraînement permet de réduire les biais et les erreurs, augmentant ainsi la précision et la fiabilité de l'extraction des relations. Ces techniques font des LLM des outils plus efficaces pour créer des graphes de connaissances robustes.
Des plateformes telles que prompts.ai simplifiez le processus de création de graphes de connaissances en automatisant des tâches clés telles que l'extraction de données, l'identification des connexions et la configuration de schémas. Cette automatisation réduit le travail manuel, permet de gagner du temps et accélère l'ensemble du flux de travail.
Ces plateformes prennent également en charge zéro tir et incitation en quelques coups techniques, qui réduisent le besoin de réglages approfondis des modèles. Cette approche permet non seulement de réduire les coûts, mais aussi d'améliorer la précision et la cohérence des graphiques de connaissances qui en résultent. Grâce à des outils conçus pour la précision et l'efficacité, des plateformes telles que prompts.ai permettent de tirer plus facilement parti des capacités des LLM pour créer des graphes de connaissances fiables.
