Paiement à l'Usage - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Les grands modèles linguistiques (LLM) et les graphiques 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 l’essentiel à retenir :
Cette intégration rend les données plus accessibles et exploitables, mais des défis tels que les demandes élevées de ressources, la qualité rapide et le maintien de l'alignement entre les LLM et les structures graphiques nécessitent une planification minutieuse.
En combinant les atouts des grands modèles de langage (LLM) avec des graphiques 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 quotidien 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 consiste à convertir le langage naturel en langages de requête formels comme SPARQL. Comme l’a si bien dit Sir Tim Berners-Lee :
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"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 à partir de bases de données et d'autres sources diverses sur le Web."
Les LLM comblent le fossé en prenant 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 aux cadres de génération de récupération augmentée améliorent la précision des requêtes. Par exemple, le modèle jina-embeddings-v3 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’un meilleur mappage d’entités et d’un meilleur affinement sémantique des requêtes.
Les LLM sont particulièrement efficaces pour mapper des entités et des relations depuis des requêtes en langage naturel vers des éléments de graphe de connaissances. Des frameworks comme Althire AI ont démontré que l'extraction basée sur LLM peut atteindre une précision de plus de 90 % dans le mappage d'entités et de relations. Plus précisément, l'extraction d'entités a atteint une précision de 92 %, tandis que l'extraction de relations s'élève à 89 % avec des LLM bien réglés.
Les LLM s'attaquent également à la désambiguïsation des entités, en résolvant les entrées en double qui apparaissent sous diverses formes dans les ensembles de données. Pour améliorer les performances, un schéma graphique clairement défini avec les types de nœuds et de relations autorisés est essentiel. L'intégration de données contextuelles du graphe de connaissances pendant le 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 récupération, en allant au-delà de la simple correspondance de mots clés pour saisir toute la signification et le contexte des entrées des utilisateurs.
Un exemple remarquable vient de l’Université nationale australienne (ANU), où les chercheurs ont intégré des LLM au Scholarly Knowledge Graph (ASKG) de l’ANU. Leur système utilisait la fusion automatique LLM-SPARQL pour récupérer à la fois les faits et les nœuds textuels, offrant ainsi une meilleure précision et efficacité par rapport aux méthodes traditionnelles. Comme l’ont déclaré les chercheurs :
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"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 d'assouplissement 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 conduire à des résultats significatifs. Par exemple, le framework KGQP (KG-enhanced Query Processing) utilise des graphiques de connaissances structurés aux côtés des LLM pour fournir un contexte lors des interactions question-réponse.
De plus, les LLM peuvent créer des boucles de rétroaction lors du traitement des requêtes. Si une requête génère des erreurs ou des résultats inattendus, le modèle analyse le problème, affine la requête et réessaye jusqu'à ce qu'elle produise des résultats précis. Ce processus itératif améliore considérablement les taux de réussite et la fiabilité.
Le modèle LLAMA 3.1 70B illustre cette capacité, 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 gérer des requêtes vagues ou incomplètes. Les LLM peuvent déduire les détails manquants, suggérer des entités associées ou étendre les requêtes pour mieux s'aligner sur l'intention de l'utilisateur. Cette adaptabilité transforme les graphes de connaissances en outils dynamiques et intelligents pour récupérer des informations, les rendant bien plus polyvalents que les systèmes rigides traditionnels.
S'appuyant sur des discussions antérieures sur l'amélioration des grands modèles de langage (LLM), ce flux de travail étape par étape décrit comment créer un système de traitement de requêtes solide. Le but ? Pour transformer les données brutes en informations sur lesquelles vous pouvez agir. En suivant ces étapes, votre graphique 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 prépare le terrain pour la qualité et la fiabilité de l’ensemble de votre système. Tout d’abord, rassemblez des ensembles de données adaptés à vos besoins. Ceux-ci peuvent inclure des données structurées telles que des tableaux, des formats semi-structurés comme JSON ou XML et des sources non structurées telles que des documents texte, des e-mails ou des journaux système.
Le nettoyage des données est indispensable. 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/JJ/AAAA pour les dates et assurez-vous que les relevés de température sont toujours en degrés Fahrenheit. Les enregistrements en double, comme plusieurs profils pour le même client, doivent être fusionnés ou supprimés. Pour les valeurs manquantes, décidez si vous devez les imputer, les signaler ou les éliminer en fonction de leur importance.
La correction des erreurs est une autre étape clé. Corrigez les problèmes tels que les fautes de frappe, les numéros d’identification invalides ou les incohérences logiques. Utilisez le traitement du langage naturel pour extraire des informations significatives du texte, en le convertissant dans un format uniforme tout en tenant compte des variations de langue et de style.
Pour les données multimédias, des outils tels que la reconnaissance d'images ou l'analyse vidéo peuvent extraire des fonctionnalités et des métadonnées qui ajoutent de la profondeur à votre graphique de connaissances. Utilisez un schéma unifié pour intégrer de manière transparente les données structurées et non structurées. Créez des identifiants ou des clés pour relier les points de données de différentes sources.
Dans le commerce électronique, par exemple, ce processus peut impliquer la collecte des historiques d'achats des utilisateurs, des données démographiques, des catalogues de produits et des hiérarchies de catégories. Les outils ETL (Extract, Transform, Load) peuvent simplifier cela en convertissant divers formats de données en structures qui fonctionnent avec votre base de données graphique.
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 d'un recyclage coûteux pour chaque nouvel ensemble de données.
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"L'utilisation de LLM pour extraire des entités et des relations pour des graphiques de connaissances peut améliorer l'efficacité et la précision de l'organisation des données." - L'équipe TiDB
Commencez par l'identification des entités, où les LLM identifient les entités et les attributs significatifs dans le texte. Ces entités, comme les personnes, les lieux ou les produits, deviennent les nœuds de votre graphe de connaissances. Ensuite, les modèles identifient les relations entre ces entités, formant les arêtes qui les relient et construisent la structure du graphique.
L'extraction des relations intervient après l'identification des entités. Les LLM déterminent comment les entités sont connectées, que ce soit via des hiérarchies, des associations ou des chronologies. Lorsqu'elle est bien effectuée, l'extraction d'entités peut atteindre des taux de précision de 92 %, suivie de près par l'extraction de relations à 89 %.
En mars 2025, Althire AI a présenté cette capacité en intégrant les données des e-mails, des calendriers, des discussions, des documents et des journaux dans un graphique de connaissances complet. Leur système a automatisé l'extraction d'entités, les relations déduites et ajouté des couches sémantiques, permettant des outils avancés pour la gestion des tâches, la découverte d'expertise et la prise de décision.
La désambiguïsation des entités garantit que les entités en double – comme les différentes formes du même nom – sont fusionnées correctement. La mise en cache peut accélérer ce processus en évitant des efforts répétés.
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« Les LLM excellent dans la déduction du contexte et de 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 LLM, ce qui les rend attrayants pour les solutions de gestion de données. » -Max Dreger, Kourosh Malek, Michael Eikerling
Pour optimiser les coûts et l'efficacité, envisagez d'affiner des modèles plus petits et spécifiques à des tâches au lieu de vous fier entièrement à des modèles plus grands et à usage général. La mise en cache des données précédemment traitées peut réduire davantage les demandes de calcul et accélérer les temps de réponse.
Once you’ve mapped entities and relationships, the next step is to execute and refine queries for practical applications.
Une fois votre graphique 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.
La traduction des requêtes démarre lorsqu'un utilisateur soumet une requête en langage naturel. Le LLM interprète la requête, identifie les entités pertinentes et génère des requêtes structurées (telles que SPARQL ou SQL) basées sur le schéma de votre graphe de connaissances. Cela simplifie le processus pour les utilisateurs en éliminant le besoin d'apprendre des langages de requête complexes.
Error handling and correction introduce feedback loops. If the initial query fails or returns inaccurate results, the LLM refines the query structure and retries until it meets the user’s needs. This iterative process enhances both accuracy and reliability.
L'optimisation dynamique affine les paramètres de requête en temps réel. Par exemple, si une requête renvoie des résultats limités, vous pouvez 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 au maintien de l’efficacité du système. Suivez des mesures telles que le temps d'exécution des requêtes, la pertinence des résultats et la satisfaction des utilisateurs pour identifier les domaines à améliorer.
Contextual enhancements can make your knowledge graph smarter. When users submit vague or incomplete queries, the system can infer missing details, suggest related entities, or expand the query scope to better match the user’s intent. This turns your knowledge graph into a dynamic, intelligent tool for retrieving information.
Enfin, la validation des résultats ajoute une couche de contrôle qualité. Croisez les résultats des requêtes avec les faits connus dans votre graphique 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.
Building on the earlier discussion of workflows, let’s dive into the benefits and challenges of using large language models (LLMs) for querying knowledge graphs. Understanding these aspects is essential for organizations to make informed decisions about adopting this technology. While LLMs bring new levels of accessibility and efficiency, they also introduce unique challenges that require thoughtful planning.
L’un des avantages les plus remarquables est une plus grande accessibilité. Avec les 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 une meilleure compréhension contextuelle. Les LLM sont capables d'interpréter l'intention de l'utilisateur, permettant aux graphiques 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 capture du sens des requêtes.
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« L'idée fausse selon laquelle inonder les LLM d'informations résoudra les problèmes comme par magie néglige un fait clé : la connaissance humaine est une question de contexte, pas seulement de contenu. Semblable au cerveau, le « sens » émerge de l'interaction entre l'information et le contexte unique de chaque individu. - Mo Salinas, scientifique des données chez Valkyrie Intelligence
Moins d’hallucinations constituent un autre avantage lorsque les LLM sont fondés sur des graphiques 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, conduisant ainsi à des résultats plus fiables.
Les LLM offrent également une évolutivité. À mesure que les volumes de données augmentent, les graphes de connaissances fournissent une base structurée, tandis que les LLM traitent facilement des 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.
Despite the advantages, there are hurdles to overcome. One issue is alignment and consistency. LLMs' flexibility doesn’t always mesh perfectly with the rigid structure of knowledge graphs, which can result in mismatched or inconsistent outputs.
Les requêtes en temps réel peuvent également mettre à rude épreuve les ressources. Traduire des requêtes en langage naturel dans des formats structurés et les exécuter peut être exigeant en termes de calcul. Les organisations doivent investir dans des systèmes hautes performances pour fournir des réponses rapides et fiables.
La qualité des invites joue un rôle essentiel dans l’exactitude. Des entrées mal formulées peuvent conduire à des interprétations erronées ou à des traductions de requêtes incorrectes, ce qui peut nuire à la fiabilité des résultats.
Un autre défi est la forte demande en 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 à fort trafic, cela peut rapidement devenir prohibitif.
Les requêtes ambiguës constituent un autre obstacle. Bien que les LLM soient efficaces pour comprendre le contexte, des questions vagues ou mal formulées peuvent toujours conduire à des résultats non pertinents ou incorrects.
"The language model generates random facts that are not based on the data it was trained on and do not correspond to reality. This is because it was trained on unstructured data and delivers probabilistic outcomes." - Jörg Schad, CTO at ArangoDB
"The language model generates random facts that are not based on the data it was trained on and do not correspond to reality. This is because it was trained on unstructured data and delivers probabilistic outcomes." - Jörg Schad, CTO at ArangoDB
Enfin, une expertise spécialisée est nécessaire pour mettre en œuvre et maintenir ces systèmes. Alors que les utilisateurs finaux bénéficient d'interfaces simplifiées, la création et la gestion de solutions de graphes de connaissances basées sur LLM nécessitent une connaissance approfondie des bases de données de graphes et des architectures de modèles de langage.
Le tableau ci-dessous présente les principaux avantages et défis des requêtes basées sur LLM, résumant la discussion :
Les organisations qui envisagent l’adoption de requêtes basées sur LLM doivent évaluer soigneusement ces compromis en fonction de leurs besoins spécifiques, de leurs ressources et de leurs capacités techniques. Le succès dépend d’une planification minutieuse, d’une infrastructure robuste et d’un perfectionnement continu du système.
Lorsqu'il s'agit d'intégrer des modèles de langage étendus (LLM) avec des graphiques de connaissances, prompts.ai intervient pour simplifier le processus tout en abordant les obstacles courants. En offrant 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 capacités de flux de travail automatisées. En connectant les utilisateurs aux principaux modèles d'IA tels que GPT-4, Claude, LLaMA et Gemini via 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 transparente. En plus de cela, prompts.ai s'intègre à des outils populaires tels que Slack, Gmail et Trello, intégrant les requêtes de graphiques de connaissances directement dans vos flux de travail existants.
La gestion efficace des invites est cruciale pour une intégration réussie, et prompts.ai propose un système conçu pour l'organisation. Les utilisateurs peuvent créer, stocker et versionner des requêtes pour les tâches de diagramme de connaissances, garantissant ainsi que tout est soigné et accessible. La plateforme comprend également un système de suivi des jetons, permettant aux organisations de surveiller l'utilisation en temps réel et de respecter leurs budgets. Le prix est transparent : le forfait Creator coûte 29 $/mois (ou 25 $/mois par an) avec 250 000 crédits TOKN, tandis que le forfait Problem Solver coûte 99 $/mois (ou 89 $/mois par an) avec 500 000 crédits TOKN.
One standout feature is the ability to compare top LLMs side by side, which can increase productivity by up to 10×.
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« 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 croître plus rapidement grâce à des stratégies basées sur l'IA. - Dan Frydman, leader d'opinion en IA
The platform’s Time Savers feature adds further convenience by supporting custom micro workflows. This allows users to create reusable prompt templates, standardizing query patterns and ensuring consistency across teams. These tools make scaling up easier and keep query performance steady.
Pour les organisations traitant 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 de l'IA. La plate-forme prend également en charge les flux de travail d'IA multimodaux et intègre une base de données vectorielle pour les applications de génération augmentée de récupération (RAG), garantissant que les réponses LLM sont fondées sur des données précises de graphiques de connaissances.
Flexibility is another key strength. prompts.ai’s interoperable workflows allow organizations to switch between different AI models based on their needs without overhauling their entire query infrastructure. This adaptability is complemented by the platform’s ability to consolidate over 35 disconnected AI tools, slashing costs by up to 95%. With an average user rating of 4.8/5, the platform has earned praise for its streamlined workflows and scalability. Its recognition by GenAI.Works as a leading AI platform for enterprise problem-solving and automation underscores its value in tackling complex integration challenges.
La combinaison de grands modèles de langage (LLM) avec des graphiques de connaissances remodèle la façon dont nous abordons l'interrogation des données. Ce guide a parcouru à la fois les fondements théoriques et les applications pratiques de cette intégration. Nous avons vu comment les LLM comblent le fossé entre les requêtes en langage naturel et les données structurées, facilitant ainsi l'accès aux informations complexes pour les utilisateurs, quelle que soit leur expertise technique.
Les chiffres parlent d'eux-mêmes : l'intégration de graphiques de connaissances avec des LLM permet d'améliorer la précision de plus de 3 fois. Par exemple, la précision de SPARQL peut atteindre jusqu'à 71,1 %, soit une multiplication par 2,8 par rapport à SQL dans des scénarios complexes. Pour les questions plus simples basées sur un schéma, SPARQL a atteint une précision de 35,7 %, tandis que la précision SQL est tombée à 0 %.
Here’s what stands out: LLM-powered knowledge graph querying doesn’t just improve accuracy - it adds crucial business context by capturing relationships, constraints, and domain-specific semantics. This added context enables organizations to break down multi-step questions into manageable sub-questions while keeping the reasoning process consistent and meaningful.
That said, success hinges on careful implementation. Organizations need to invest in high-quality, up-to-date knowledge graphs to achieve reliable accuracy levels. Maintaining these graphs, optimizing query performance, and fine-tuning LLMs with domain-specific data are all critical steps. The challenge isn’t just technical - it’s about integrating knowledge graphs as a core element of data management strategies.
Les plateformes d’IA modernes rendent ce processus plus accessible. En automatisant les flux de travail, en gérant efficacement les invites et en offrant des cadres sécurisés, ces plates-formes contribuent à réduire la complexité de l'intégration, comme indiqué précédemment.
La combinaison de LLM avec des graphiques de connaissances crée des systèmes d'IA à la fois contextuels et précis sur le plan factuel. Cette combinaison est essentielle pour les organisations qui cherchent à démocratiser l’accès aux données tout en conservant la précision nécessaire aux décisions à enjeux élevés. À mesure que la technologie évolue et s'adapte aux schémas du monde réel, l'interrogation de graphes de connaissances basée sur 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 aux données, de précision des requêtes et d’expérience utilisateur. Lorsqu’elle est mise en œuvre efficacement, cette approche conduit à une meilleure prise de décision et abaisse les obstacles à l’obtention d’informations exploitables.
Les grands modèles de langage (LLM) améliorent la précision des requêtes de 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 il est essentiel de fournir des résultats précis et contextuels.
L'intégration de grands modèles de langage (LLM) avec des graphes de connaissances (KG) amène à surmonter deux principaux obstacles :
Voici quelques moyens pratiques de relever ces défis :
En appliquant ces stratégies, vous pouvez augmenter 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 graphiques de connaissances en permettant aux utilisateurs d'interagir avec eux via le langage naturel. Au lieu de nécessiter une expertise technique pour élaborer des requêtes complexes, les utilisateurs peuvent simplement poser leurs questions dans un anglais simple. Les LLM se chargent 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 comprendre et tirer des enseignements d’ensembles de données complexes. En supprimant ces barrières, les LLM rendent la technologie plus accessible et plus pratique pour un plus large éventail de personnes.
