Ми перевірили @ASIMOV_Protocol за допомогою 1-годинних парламентських дебатів і отримали точні відповіді з посиланням на моменти до другого. За допомогою Графіків знань ви можете зменшити ймовірність того, що ваш штучний інтелект виникне галюцинації! Ось як вони працюють🧵👇

2/5: Графи знань зберігають структуровані факти у вигляді сутностей і відносин. LLM генерують вільний текст із шаблонів у даних, але можуть викликати галюцинації. • Графіки знань = точні, детерміновані запитання щодо явних фактів. • LLM = гнучке, контекстуальне розуміння/генерація мови.

3/5: У Asimov кожне джерело даних з Telegram, LinkedIn, X тощо загорнуте у власний модуль, який витягує міні-графік знань. Оскільки «діаграма плюс діаграма все одно залишаються графіком», ви можете легко їх об'єднати. Об'єднавши ці графіки для кожної програми в один особистий стовп знань, вам потрібен лише один запит, щоб дослідити все.

4/5: Цей уніфікований графік стає вашим сховищем особистих даних. Хочете знати, які контакти згадували «ШІ» минулого місяця? На нього відповідає один графовий запит. А за допомогою обраного LLM — хмарного чи локального — ви можете здійснювати навігацію, узагальнювати та міркувати над усім графіком природною мовою.

5/5: У цьому полягає сила Knowledge Graphs в Asimov: модульне прийняття + злиття графів + доступ LLM = гнучкі, зберігаючі конфіденційність і нескінченно розширювані інсайти даних. Пориньте в #KnowledgeGraph #AI