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A
Asaf
G
Garima Agrawal
Asaf: 我主要从事网络分析，对知识图谱的了解相对较少。知识图谱在数据存储方面很优秀，但一些网络算法在知识图谱上的效果不如在单一维度网络上好。许多知识图谱项目高度依赖于创建者个人的偏见和世界观。知识图谱本身可能并不有趣，其价值在于与其他应用的结合，例如谷歌搜索中知识图谱元素的辅助检索。知识图谱可以被创造性地应用于不同行业中相似材料或工艺的识别，从而找到解决问题的方案。知识图谱可以帮助减少大型语言模型（LLM）的幻觉问题。知识图谱和大型语言模型的迭代过程可以结合两者的优势，LLM可以更好地从知识图谱中提取数据。大型语言模型可以用于生成知识图谱查询语句，并利用知识图谱提高客户服务等领域的ROI。
Garima Agrawal: 我的博士研究重点是领域知识表示，利用知识图谱和大型语言模型来增强AI的领域知识。知识图谱是一种静态模型，构建基于知识图谱的问答系统比较繁琐，更新知识图谱也存在挑战。知识图谱可以表示各种各样的数据，例如城市、机场、组织、产品、客户等，并且可以包含节点和边以外的附加信息。大型语言模型可以用于理解问题，并结合知识图谱进行推理和回答，从而弥补知识图谱在自然语言理解方面的不足。评估知识图谱增强LLM的成功方法包括精确匹配、Top K答案以及提取事实的有效性。评估知识图谱增强LLM的效果还可以关注幻觉减少量、错误答案改进数量以及推理能力提升。知识增强旨在引导LLM朝正确的方向获取信息，可以使用正确的提示、少量示例或知识图谱的本体来实现。仅仅依靠LLM提取实体并查询知识图谱可能无法理解问题的意图，需要更精细的策略。大型语言模型可以理解问题的意图，并根据意图从知识图谱中提取更准确的信息。LLM和知识图谱的交互应该是一个双向过程，LLM不仅作为接口，还应参与理解意图和提取信息。大型语言模型不需要专门训练就能与知识图谱交互，只需要调整提示即可。知识图谱本身不具备智能，它只是一个存储信息的静态数据结构，需要通过查询语言进行访问。知识图谱是一种静态的知识表示，其上可以进行推理，例如使用Sparql查询。知识图谱比关系数据库更灵活，更容易建立多个表之间的关系，尤其是在数据量大的情况下。知识提取的基础是语义相似性匹配。目前知识图谱增强LLM的研究热点在于检索增强生成（RAG）模型的优化和改进。知识图谱增强LLM的研究经历了从直接训练到微调再到检索增强生成（RAG）模型的演变过程，RAG模型目前是最具成本效益和易用性的方法。在客户服务领域，可以通过优化RAG模型来降低成本，例如识别和利用高频问题（FAQ）。在客户服务中，可以利用AI从对话中提取客户意图，从而减少人工干预，提高效率。与过去基于Elasticsearch等数据库的系统相比，当前基于LLM的系统在解决问题方面取得了显著进展。当前的AI技术已经能够解决许多过去需要人工处理的问题，例如客服系统中的意图识别和对话路径设计。我目前的工作重点是降低RAG模型的成本，并通过我的公司Humacon为AI投资和实施提供咨询服务。目前AI技术仍需要人工干预，AI并不会完全取代人类工作，而是提升效率。AI不会完全取代人类工作，而是会改变工作性质，人们需要提升自身技能。
Deep Dive
This chapter explores the definition and applications of knowledge graphs, contrasting them with traditional networks. It highlights the unique capabilities of knowledge graphs in handling diverse data types and their potential for creative problem-solving, as illustrated by an example of optimizing a wax application process in woodworking by drawing parallels with the automotive industry.
- Knowledge graphs can model diverse data unlike traditional networks.
- Network algorithms may not work as effectively on knowledge graphs.
- Knowledge graph applications depend on data input and schema design.
- Example: Using knowledge graphs to find similar processes across industries (waxing wood and vehicles)
Shownotes Transcript