Pay As You GoEssai gratuit de 7 jours ; aucune carte de crédit requise
Les grands modèles linguistiques (LLM) et les graphes de connaissances transforment la façon dont nous interagissons avec les données. En combinant les capacités de traitement du langage naturel des LLM avec les données structurées des graphes de connaissances, les utilisateurs peuvent effectuer des requêtes complexes sans expertise technique. Voici les principaux points à retenir :
Cette intégration rend les données plus accessibles et exploitables, mais des défis tels que les demandes élevées en ressources, la rapidité de la qualité et le maintien de l'alignement entre les LLM et les structures graphiques nécessitent une planification minutieuse.
En combinant les atouts des grands modèles linguistiques (LLM) avec des graphes de connaissances structurés, les utilisateurs peuvent désormais effectuer des requêtes naturelles et efficaces sans avoir besoin d'expertise technique. Les LLM simplifient les interactions en traduisant le langage courant en requêtes précises et structurées, rendant ainsi les données complexes plus accessibles. Cela élimine le besoin de langages de requête spécialisés, ouvrant ainsi les graphes de connaissances à un public plus large.
L'une des capacités les plus transformatrices des LLM est la conversion du langage naturel en langages de requête formels tels que SPARQL. Comme l'a si bien dit Sir Tim Berners-Lee :
« Essayer d'utiliser le Web sémantique sans SPARQL, c'est comme essayer d'utiliser une base de données relationnelle sans SQL. SPARQL permet d'interroger des informations provenant de bases de données et d'autres sources diverses dans la nature, sur le Web. »
Les LLM comblent cette lacune en utilisant des entrées conviviales, en comprenant l'intention, en identifiant les entités pertinentes et en générant des requêtes structurées adaptées au schéma du graphique.
Des techniques telles que les méthodes basées sur des modèles combinées à des frameworks de génération augmentée par extraction améliorent la précision des requêtes. Par exemple, le jina-embeddings-v3 le modèle a atteint une précision impressionnante de 0,81 et un coefficient de corrélation de Matthews (MCC) de 0,8 dans les tâches de récupération de modèles. De même, les couches sémantiques basées sur SQL permettent aux LLM de créer des requêtes SQL efficaces et précises, simplifiant ainsi le processus de traduction du langage humain en syntaxe complexe.
Ces avancées jettent les bases d'une meilleure cartographie des entités et d'un affinement sémantique des requêtes.
Les LLM sont particulièrement efficaces pour mapper des entités et des relations entre les requêtes en langage naturel et les éléments des graphes de connaissances. Des frameworks tels que Althire AI ont démontré que l'extraction basée sur LLM peut atteindre une précision de plus de 90 % dans la cartographie des entités et des relations. Plus précisément, l'extraction des entités a atteint une précision de 92 %, tandis que l'extraction des relations s'élève à 89 % avec des LLM bien ajustés.
Les LLM s'occupent également de la désambiguïsation des entités, en résolvant les entrées dupliquées qui apparaissent sous diverses formes dans les ensembles de données. Pour améliorer les performances, il est essentiel de disposer d'un schéma graphique clairement défini avec les types de nœuds et de relations autorisés. L'intégration de données contextuelles issues du graphe de connaissances au cours du processus d'extraction améliore encore la précision et la cohérence de ces mappages.
Les LLM vont encore plus loin dans la gestion des requêtes en optimisant sémantiquement les données extraites. Cela implique d'affiner les requêtes pour améliorer la pertinence et la recherche, en allant au-delà de la simple correspondance de mots clés pour saisir le sens complet et le contexte des entrées des utilisateurs.
Un exemple remarquable provient du Université nationale australienne (ANU), où les chercheurs ont intégré des LLM au Scholarly Knowledge Graph (ASKG) de l'ANU. Leur système a utilisé la fusion automatique LLM-SPARQL pour récupérer à la fois des faits et des nœuds textuels, offrant ainsi une précision et une efficacité accrues par rapport aux méthodes traditionnelles. Comme l'ont indiqué les chercheurs :
« En combinant l'ASKG avec les LLM, notre approche améliore l'utilisation des connaissances et les capacités de compréhension du langage naturel. »
Les LLM utilisent également des techniques de relaxation des requêtes, telles que l'ajustement des paramètres ou le remplacement de termes, pour affiner les recherches lorsque les requêtes initiales donnent des résultats insuffisants. Cela garantit que même les requêtes ambiguës ou incomplètes peuvent aboutir à des résultats significatifs. Par exemple, le framework KGQP (KG-Enhanced Query Processing) utilise des graphes de connaissances structurés aux côtés des LLM pour fournir un contexte lors des interactions question-réponse.
En outre, les LLM peuvent créer des boucles de rétroaction pendant le traitement des requêtes. Si une requête génère des erreurs ou des résultats inattendus, le modèle analyse le problème, affine la requête et réessaie jusqu'à ce qu'elle produise des résultats précis. Ce processus itératif améliore considérablement les taux de réussite et la fiabilité.
Le LAMA 3.1 70B Un modèle illustre cette capacité en atteignant un taux de réussite d'exécution (ESR) sans faille de 100 % pour les requêtes liées aux tâches d'observation. Cela montre à quel point les LLM avancés excellent dans le traitement de requêtes sémantiques complexes avec une précision exceptionnelle.
L'optimisation sémantique est particulièrement utile pour traiter les requêtes vagues ou incomplètes. Les LLM peuvent déduire les informations manquantes, suggérer des entités associées ou étendre les requêtes pour mieux les aligner sur l'intention de l'utilisateur. Cette adaptabilité transforme les graphes de connaissances en outils dynamiques et intelligents pour récupérer des informations, ce qui les rend bien plus polyvalents que les systèmes rigides traditionnels.
S'appuyant sur des discussions précédentes sur l'amélioration des grands modèles de langage (LLM), ce flux de travail étape par étape explique comment créer un système de traitement des requêtes performant. L'objectif ? Pour transformer les données brutes en informations sur lesquelles vous pouvez agir. En suivant ces étapes, votre graphe de connaissances peut gérer des requêtes complexes en langage naturel tout en fournissant des résultats précis.
Le succès d'un graphe de connaissances commence par une solide préparation des données. Cette phase est cruciale car elle ouvre la voie à la qualité et à la fiabilité de l'ensemble de votre système. Tout d'abord, collectez des ensembles de données adaptés à vos besoins. Il peut s'agir de données structurées telles que des tableaux, de formats semi-structurés tels que JSON ou XML, et de sources non structurées telles que des documents texte, des e-mails ou des journaux système.
Nettoyage des données est un must. Les données brutes contiennent souvent des erreurs, des incohérences et des valeurs manquantes qui peuvent compromettre votre système. Standardisez les formats : par exemple, utilisez MM/DD/YYYY pour les dates et assurez-vous que les relevés de température sont constants en degrés Fahrenheit. Les enregistrements dupliqués, tels que les profils multiples du même client, doivent être fusionnés ou supprimés. Pour les valeurs manquantes, décidez de les imputer, de les signaler ou de les éliminer en fonction de leur importance.
Correction d'erreur constitue une autre étape clé. Corrigez des problèmes tels que des fautes de frappe, des numéros d'identification non valides ou des incohérences logiques. Utilisez le traitement du langage naturel pour extraire des informations pertinentes du texte, en le convertissant dans un format uniforme tout en tenant compte des variations de langue et de style.
Pour les données multimédia, des outils tels que la reconnaissance d'image ou l'analyse vidéo peuvent extraire des fonctionnalités et des métadonnées qui ajoutent de la profondeur à votre graphe de connaissances. Utilisez un schéma unifié pour intégrer facilement les données structurées et non structurées. Créez des identifiants ou des clés pour relier des points de données provenant de différentes sources.
Dans le commerce électronique, par exemple, ce processus peut impliquer la collecte d'historiques d'achats des utilisateurs, de données démographiques, de catalogues de produits et de hiérarchies de catégories. Les outils ETL (Extract, Transform, Load) peuvent simplifier cela en convertissant différents formats de données en structures compatibles avec votre base de données de graphes.
Les LLM sont incroyablement efficaces pour transformer des données non structurées en entités et relations structurées, qui sont les éléments constitutifs des graphes de connaissances. Ils excellent dans la compréhension du contexte et de la signification, éliminant ainsi le besoin de suivre une formation coûteuse pour chaque nouvel ensemble de données.
« L'utilisation de LLM pour extraire des entités et des relations pour les graphes de connaissances peut améliorer l'efficacité et la précision de l'organisation des données. » - TiDB Team
Commencez par identification de l'entité, où les LLM identifient des entités et des attributs significatifs dans le texte. Ces entités, telles que les personnes, les lieux ou les produits, deviennent les nœuds de votre graphe de connaissances. Ensuite, les modèles identifient les relations entre ces entités, forment les arêtes qui les relient et construisent la structure du graphe.
Extraction de relations vient après l'identification des entités. Les LLM déterminent comment les entités sont connectées, que ce soit par le biais de hiérarchies, d'associations ou de chronologies. Lorsqu'elle est bien effectuée, l'extraction d'entités peut atteindre des taux de précision de 92 %, suivie de près par l'extraction des relations à 89 %.
En mars 2025, Althire AI a démontré cette capacité en intégrant des données provenant d'e-mails, de calendriers, de chats, de documents et de journaux dans un graphe de connaissances complet. Leur système a automatisé l'extraction des entités, inféré des relations et ajouté des couches sémantiques, permettant ainsi la mise en place d'outils avancés pour la gestion des tâches, la découverte d'expertise et la prise de décisions.
Désambiguïsation des entités garantit que les entités dupliquées, comme les différentes formes portant le même nom, sont fusionnées correctement. La mise en cache peut accélérer ce processus en évitant des efforts répétés.
« Les LLM excellent lorsqu'il s'agit de déduire le contexte et la signification de données invisibles sans avoir besoin d'une formation coûteuse. Cela facilite la mise en œuvre d'outils d'extraction de connaissances compatibles avec le LLM, ce qui les rend attrayants pour les solutions de gestion des données. » - Max Dreger, Kourosh Malek, Michael Eikerling
Pour optimiser les coûts et l'efficacité, envisagez de peaufiner des modèles plus petits et spécifiques à des tâches spécifiques au lieu de vous fier uniquement à de grands modèles à usage général. La mise en cache de données précédemment traitées permet de réduire davantage les demandes de calcul et d'accélérer les temps de réponse.
Une fois que vous avez mappé les entités et les relations, l'étape suivante consiste à exécuter et à affiner les requêtes pour des applications pratiques.
Une fois votre graphe de connaissances prêt, l'accent est mis sur l'exécution et l'affinement des requêtes pour des performances optimales. Cela implique de traduire les requêtes en langage naturel en requêtes de base de données structurées, de les exécuter efficacement et d'améliorer les résultats grâce à des ajustements itératifs.
Traduction de requêtes démarre lorsqu'un utilisateur soumet une requête en langage naturel. Le LLM interprète la demande, identifie les entités pertinentes et génère des requêtes structurées (telles que SPARQL ou SQL) en fonction du schéma de votre graphe de connaissances. Cela simplifie le processus pour les utilisateurs en éliminant la nécessité d'apprendre des langages de requête complexes.
Gestion et correction des erreurs introduire des boucles de rétroaction. Si la requête initiale échoue ou renvoie des résultats inexacts, le LLM affine la structure de la requête et réessaie jusqu'à ce qu'elle réponde aux besoins de l'utilisateur. Ce processus itératif améliore à la fois la précision et la fiabilité.
L'optimisation dynamique affine les paramètres de requête en temps réel. Par exemple, si une requête renvoie des résultats limités, vous pouvez en élargir la portée en assouplissant les termes de recherche, en remplaçant des mots spécifiques par des alternatives générales ou en incluant des entités et des relations associées.
La surveillance des performances est essentielle pour maintenir l'efficacité du système. Suivez des indicateurs tels que le temps d'exécution des requêtes, la pertinence des résultats et la satisfaction des utilisateurs afin d'identifier les domaines à améliorer.
Les améliorations contextuelles peuvent rendre votre graphe de connaissances plus intelligent. Lorsque les utilisateurs soumettent des requêtes vagues ou incomplètes, le système peut déduire les informations manquantes, suggérer des entités associées ou étendre la portée de la requête pour mieux répondre à l'intention de l'utilisateur. Cela transforme votre graphe de connaissances en un outil dynamique et intelligent pour récupérer des informations.
Enfin, validation des résultats ajoute une couche de contrôle qualité. Comparez les résultats des requêtes avec des faits connus dans votre graphe de connaissances pour détecter les incohérences ou les erreurs avant de les présenter aux utilisateurs. Cette étape permet de maintenir la confiance dans votre système au fil du temps.
Sur la base de la discussion précédente sur les flux de travail, examinons les avantages et les défis liés à l'utilisation de grands modèles de langage (LLM) pour interroger des graphes de connaissances. Comprendre ces aspects est essentiel pour que les organisations puissent prendre des décisions éclairées concernant l'adoption de cette technologie. Bien que les LLM apportent de nouveaux niveaux d'accessibilité et d'efficacité, ils présentent également des défis uniques qui nécessitent une planification réfléchie.
L'un des avantages les plus remarquables est une plus grande accessibilité. Grâce aux LLM, les utilisateurs n'ont plus besoin de maîtriser des langages de requête spécialisés. Cela signifie que les employés d'une organisation, quelle que soit leur expertise technique, peuvent interagir plus librement avec les données.
Un autre avantage majeur est meilleure compréhension du contexte. Les LLM sont capables d'interpréter les intentions des utilisateurs, ce qui permet aux graphes de connaissances de renvoyer des résultats qui vont au-delà de simples correspondances de mots clés. Au lieu de cela, ils se concentrent sur la saisie du sens des requêtes.
« L'idée fausse selon laquelle le fait d'inonder les LLM d'informations résoudrait les problèmes comme par magie oublie un fait essentiel : le savoir humain est une question de contexte, pas seulement de contenu. À l'instar du cerveau, le « sens » émerge de l'interaction entre l'information et le contexte unique de chaque individu. Les entreprises doivent abandonner les LLM uniques et se concentrer sur la structuration des données afin de permettre aux LLM de fournir des résultats contextuellement pertinents pour des résultats efficaces. » - Mo Salinas, data scientist chez Valkyrie Intelligence
Moins d'hallucinations constituent un autre avantage lorsque les LLM sont fondés sur des graphes de connaissances structurés. En s'appuyant sur des relations factuelles au sein du graphique, les LLM peuvent éviter de générer des informations inexactes ou trompeuses, ce qui permet d'obtenir des résultats plus fiables.
Les LLM proposent également évolutivité. À mesure que les volumes de données augmentent, les graphes de connaissances fournissent une base structurée, tandis que les LLM traitent facilement les requêtes de plus en plus complexes. Cette combinaison est particulièrement efficace pour les applications d'entreprise à grande échelle, où les méthodes traditionnelles ont souvent du mal à suivre le rythme.
Malgré les avantages, il y a des obstacles à surmonter. L'un des problèmes est alignement et cohérence. La flexibilité des LLM ne correspond pas toujours parfaitement à la structure rigide des graphes de connaissances, ce qui peut entraîner des résultats incohérents ou incohérents.
Requêtes en temps réel peut également grever les ressources. La traduction de requêtes en langage naturel dans des formats structurés et leur exécution peuvent être exigeantes en termes de calcul. Les organisations doivent investir dans des systèmes performants pour fournir des réponses rapides et fiables.
Le qualité des instructions joue un rôle essentiel dans la précision. Des entrées mal formulées peuvent entraîner des interprétations erronées ou des traductions de requêtes incorrectes, ce qui peut nuire à la fiabilité des résultats.
Un autre défi est le forte demande de ressources. L'exécution de LLM, en particulier pour les applications en temps réel, nécessite une puissance de calcul importante. Pour les petites organisations ou les scénarios de trafic élevé, cela peut rapidement devenir prohibitif.
Requêtes ambiguës constituent un autre obstacle. Bien que les LLM soient efficaces pour comprendre le contexte, des questions vagues ou mal formulées peuvent tout de même mener à des résultats non pertinents ou incorrects.
« Le modèle linguistique génère des faits aléatoires qui ne sont pas basés sur les données sur lesquelles il a été entraîné et qui ne correspondent pas à la réalité. En effet, il a été formé sur des données non structurées et fournit des résultats probabilistes. » - Jörg Schad, directeur technique chez ArangoDB
Enfin, une expertise spécialisée est nécessaire à la mise en œuvre et à la maintenance de ces systèmes. Alors que les utilisateurs finaux bénéficient d'interfaces simplifiées, la création et la gestion de solutions de graphes de connaissances pilotées par LLM nécessitent une connaissance approfondie des bases de données graphiques et des architectures de modèles de langage.
Le tableau ci-dessous présente les principaux avantages et défis des requêtes pilotées par LLM, résumant la discussion :
Les organisations qui envisagent d'adopter des requêtes pilotées par LLM doivent évaluer soigneusement ces compromis en fonction de leurs besoins, de leurs ressources et de leurs capacités techniques spécifiques. Le succès dépend d'une planification minutieuse, d'une infrastructure robuste et d'une amélioration continue du système.
Lorsqu'il s'agit d'intégrer de grands modèles de langage (LLM) à des graphes de connaissances, prompts.ai intervient pour simplifier le processus tout en résolvant les obstacles courants. En proposant une orchestration efficace et des flux de travail automatisés, la plateforme garantit une intégration plus fluide et plus sécurisée.
prompts.ai simplifie l'intégration grâce à ses fonctionnalités de flux de travail automatisés. En connectant les utilisateurs à des modèles d'IA de pointe tels que GPT-4, Claude, Lama et Gémeaux grâce à une interface unique, la plateforme élimine les tâches répétitives et rationalise les opérations. Ses outils de collaboration en temps réel permettent aux équipes distribuées de travailler ensemble de manière fluide. En plus de cela, prompts.ai s'intègre à des outils populaires tels que Slack, Gmail, et Trello, en intégrant les requêtes des graphes de connaissances directement dans vos flux de travail existants.
La gestion efficace des invites est cruciale pour une intégration réussie, et prompts.ai est à la hauteur grâce à un système conçu pour les organisations. Les utilisateurs peuvent créer, stocker et modifier des requêtes pour les tâches des graphes de connaissances, en veillant à ce que tout soit net et accessible. La plateforme comprend également un système de suivi des jetons, permettant aux organisations de suivre l'utilisation en temps réel et de respecter leurs budgets. La tarification est transparente : le plan Creator coûte 29$ par mois (ou 25$ par mois par an) avec 250 000 crédits TOKN, tandis que le plan Problem Solver coûte 99$ par mois (ou 89$ par mois par an) avec 500 000 crédits TOKN.
Une caractéristique remarquable est la possibilité de comparer les meilleurs LLM côte à côte, ce qui peut augmenter la productivité jusqu'à 10 fois.
« Au lieu de perdre du temps à le configurer, il utilise Time Savers pour automatiser les ventes, le marketing et les opérations, aidant ainsi les entreprises à générer des prospects, à augmenter leur productivité et à se développer plus rapidement grâce à des stratégies pilotées par l'IA. » - Dan Frydman, AI Thought Leader
La fonction Time Savers de la plateforme apporte encore plus de commodité en prenant en charge des micro-flux de travail personnalisés. Cela permet aux utilisateurs de créer des modèles d'invite réutilisables, de standardiser les modèles de requêtes et de garantir la cohérence entre les équipes. Ces outils facilitent la mise à l'échelle et maintiennent les performances des requêtes stables.
Pour les organisations qui gèrent des données sensibles, la sécurité et l'interopérabilité ne sont pas négociables. prompts.ai répond à ces préoccupations grâce à une protection robuste des données cryptées et à des fonctionnalités de sécurité avancées, offrant une visibilité et une auditabilité complètes pour toutes les interactions avec l'IA. La plateforme prend également en charge les flux de travail d'IA multimodaux et intègre une base de données vectorielles pour les applications de génération augmentée par extraction (RAG), garantissant ainsi que les réponses LLM sont fondées sur des données de graphes de connaissances précises.
La flexibilité est un autre atout clé. Les flux de travail interopérables de prompts.ai permettent aux organisations de basculer entre différents modèles d'IA en fonction de leurs besoins sans revoir l'ensemble de leur infrastructure de requêtes. Cette adaptabilité est complétée par la capacité de la plateforme à consolider plus de 35 outils d'IA déconnectés, réduisant ainsi les coûts jusqu'à 95 %. Avec une note moyenne des utilisateurs de 4,8/5, la plateforme a été saluée pour ses flux de travail rationalisés et son évolutivité. Sa reconnaissance par Genai. Works en tant que plateforme d'IA de premier plan pour la résolution des problèmes et l'automatisation des entreprises, souligne sa valeur pour relever les défis d'intégration complexes.
L'association de grands modèles linguistiques (LLM) à des graphes de connaissances redéfinit notre approche des requêtes de données. Ce guide a passé en revue à la fois les fondements théoriques et les applications pratiques de cette intégration. Nous avons vu comment les LLM font le lien entre les requêtes en langage naturel et les données structurées, facilitant ainsi l'accès des utilisateurs aux informations les plus complexes, quelle que soit leur expertise technique.
Les chiffres parlent d'eux-mêmes : l'intégration des graphes de connaissances aux LLM permet d'améliorer la précision de plus de 3 fois. Par exemple, la précision de SPARQL peut atteindre 71,1 %, soit 2,8 fois plus que SQL dans des scénarios complexes. Pour les questions plus simples basées sur des schémas, SPARQL a atteint une précision de 35,7 %, tandis que la précision SQL est tombée à 0 %.
Voici ce qui en ressort : les requêtes de graphes de connaissances basées sur LLM ne se contentent pas d'améliorer la précision, elles ajoutent un contexte commercial crucial en capturant les relations, les contraintes et la sémantique spécifique au domaine. Ce contexte supplémentaire permet aux organisations de décomposer les questions en plusieurs étapes en sous-questions gérables tout en préservant la cohérence et le sens du processus de raisonnement.
Cela dit, le succès dépend d'une mise en œuvre minutieuse. Les organisations doivent investir dans des graphes de connaissances actualisés et de haute qualité pour atteindre des niveaux de précision fiables. La gestion de ces graphiques, l'optimisation des performances des requêtes et la mise au point des LLM à l'aide de données spécifiques à un domaine sont autant d'étapes critiques. Le défi n'est pas seulement technique : il s'agit d'intégrer les graphes de connaissances en tant qu'élément central des stratégies de gestion des données.
Les plateformes d'IA modernes rendent ce processus plus accessible. En automatisant les flux de travail, en gérant efficacement les invites et en proposant des infrastructures sécurisées, ces plateformes contribuent à réduire la complexité de l'intégration, comme indiqué précédemment.
La combinaison des LLM et des graphes de connaissances permet de créer des systèmes d'IA à la fois sensibles au contexte et précis sur le plan factuel. Cette combinaison est essentielle pour les organisations qui cherchent à démocratiser l'accès aux données tout en maintenant la précision nécessaire pour prendre des décisions à enjeux élevés. À mesure que la technologie évolue et s'adapte aux schémas du monde réel, l'interrogation des graphes de connaissances pilotée par LLM s'avère être une solution pratique pour les environnements d'entreprise.
En fin de compte, le succès réside dans l'équilibre entre sophistication technique et facilité d'utilisation. Les organisations qui maîtrisent cette intégration bénéficieront d'avantages concurrentiels en matière d'accessibilité des données, de précision des requêtes et d'expérience utilisateur. Lorsqu'elle est mise en œuvre efficacement, cette approche permet de prendre de meilleures décisions et de réduire les obstacles à l'obtention d'informations exploitables.
Les grands modèles de langage (LLM) améliorent la précision des requêtes des graphes de connaissances (KG) en combinant leur capacité à comprendre le langage naturel avec les données structurées trouvées dans les KG. Cette combinaison aide les LLM à interpréter des relations complexes, à effectuer un raisonnement avancé et à fournir des réponses plus précises et fondées sur des faits.
En ancrant leurs réponses dans les données structurées et vérifiables d'un KG, les LLM minimisent les erreurs et augmentent la fiabilité. Cette approche est particulièrement utile pour les ensembles de données au niveau de l'entreprise ou très complexes, où la fourniture de résultats précis et contextuels est essentielle.
Intégrer grands modèles de langage (LLM) avec graphes de connaissances (kg) comporte deux principaux obstacles à surmonter :
Voici quelques moyens pratiques de relever ces défis :
En appliquant ces stratégies, vous pouvez améliorer la précision et l'efficacité de vos requêtes de graphes de connaissances tout en ouvrant de nouvelles possibilités avec les LLM.
Les grands modèles de langage (LLM) facilitent grandement l'utilisation des graphes de connaissances en permettant aux utilisateurs d'interagir avec eux par le biais du langage naturel. Au lieu d'avoir besoin d'une expertise technique pour créer des requêtes complexes, les utilisateurs peuvent simplement poser leurs questions dans un anglais simple. Les LLM s'occupent ensuite du gros du travail, en convertissant ces questions dans le langage de requête approprié.
En plus de cela, les LLM peuvent créer des résumés faciles à lire des données extraites des graphiques de connaissances. Cela signifie que même les utilisateurs non techniques peuvent saisir des ensembles de données complexes et en tirer des informations. En éliminant ces obstacles, les LLM rendent la technologie plus accessible et plus pratique pour un plus large éventail de personnes.
