Мы протестировали @ASIMOV_Protocol в ходе 1-часовых парламентских дебатов и получили точные ответы с указанием моментов вплоть до секунды. С помощью графов знаний вы можете снизить вероятность галлюцинаций вашего ИИ! Вот как они работают🧵👇

2/5: Графы знаний хранят структурированные факты в виде сущностей и отношений. LLM генерирует связный текст на основе паттернов в данных, но может «галлюцинировать». • Графы знаний = точные, детерминированные запросы по явным фактам. • LLM = гибкое, контекстуальное понимание/генерация языка.

3/5: В Asimov каждый источник данных из Telegram, LinkedIn, X и т.д. обернут в свой собственный модуль, который извлекает мини-граф знаний. Поскольку "граф плюс граф — это все еще граф", вы можете объединять их без проблем. Объединив эти графы приложений в один личный граф знаний, вам нужно всего лишь один запрос, чтобы исследовать все.

4/5: Этот унифицированный граф становится вашим личным хранилищем данных. Хотите узнать, какие контакты упоминали «ИИ» в прошлом месяце? Один запрос к графу отвечает на это. А с вашим LLM на выбор — облачным или локальным — вы можете навигировать, обобщать и рассуждать по всему вашему графу на естественном языке.

5/5: Это сила графов знаний в Asimov: модульное извлечение данных + слияние графов + доступ к LLM = гибкие, сохраняющие конфиденциальность и бесконечно расширяемые аналитические данные. Погружайтесь в #KnowledgeGraph #AI