私たちは@ASIMOV_Protocol 1時間の議会討論でテストし、瞬間から秒までの瞬間を参照して正確な答えを得ました。 ナレッジグラフを使えば、AIが幻覚を見る可能性を減らすことができます。その仕組み🧵👇は次のとおりです

2/5: ナレッジグラフは、構造化された事実をエンティティと関係として保存します。LLMは、データ内のパターンから流暢なテキストを生成しますが、幻覚を見ることがあります。 • ナレッジグラフ = 明示的な事実に対する正確で決定論的なクエリ。 • LLM = 柔軟で文脈に応じた言語理解/生成。

3/5: Asimovでは、Telegram、LinkedIn、Xなどのすべてのデータソースが、ミニナレッジグラフを抽出する独自のモジュールにラップされています。「グラフとグラフはグラフのまま」であるため、それらをシームレスにマージできます。 これらのアプリごとのグラフを 1 つのパーソナル ナレッジ グラフに統合することで、1 つのクエリですべてを調べることができます。

4/5: その統一されたグラフがあなたの個人データウェアハウスになります。先月、どの連絡先が「AI」に言及したか知りたいですか?1 つのグラフ クエリがそれに答えます。 また、クラウドまたはローカルのLLMを選択すれば、自然言語でグラフ全体をナビゲートし、要約し、推論することができます。

5/5: これがAsimovのKnowledge Graphsの力です:モジュラーインジェスト+グラフマージ+LLMアクセス=柔軟でプライバシーを保護し、無限に拡張可能なデータインサイト。 で飛び込む #KnowledgeGraph #AI