Nous avons testé @ASIMOV_Protocol avec un débat parlementaire d'une heure et obtenu des réponses précises avec des références à des moments jusqu'à la seconde. Avec les Graphes de Connaissances, vous pouvez réduire la probabilité que votre IA hallucine ! Voici comment ils fonctionnent🧵👇

2/5 : Les graphes de connaissances stockent des faits structurés sous forme d'entités et de relations. Les LLM génèrent un texte fluide à partir de modèles dans les données mais peuvent halluciner. • Graphes de connaissances = requêtes précises et déterministes sur des faits explicites. • LLM = compréhension/génération de langage flexible et contextuelle.

3/5 : Dans Asimov, chaque source de données provenant de Telegram, LinkedIn, X, etc. est encapsulée dans son propre module qui extrait un mini-graphe de connaissances. Parce que "un graphe plus un graphe est toujours un graphe", vous pouvez les fusionner sans effort. En unifiant ces graphes par application en un seul graphe de connaissances personnel, vous n'avez besoin que d'une seule requête pour explorer tout.

4/5 : Ce graphique unifié devient votre entrepôt de données personnel. Vous voulez savoir quels contacts ont mentionné "IA" le mois dernier ? Une requête sur le graphique y répond. Et avec votre LLM de choix—cloud ou local—vous pouvez naviguer, résumer et raisonner sur l'ensemble de votre graphique en langage naturel.

5/5 : Voici la puissance des Graphes de Connaissances dans Asimov : ingestion modulaire + fusion de graphes + accès LLM = des insights de données flexibles, préservant la vie privée et infiniment extensibles. Plongez-y à #KnowledgeGraph #AI