我们用1小时的议会辩论测试了@ASIMOV_Protocol，并获得了准确的答案，参考到每一秒的时刻。 通过知识图谱，您可以减少您的AI产生幻觉的机会！以下是它们的工作原理🧵👇

2/5：知识图谱将结构化事实存储为实体和关系。大型语言模型（LLMs）从数据中的模式生成流畅的文本，但可能会产生幻觉。 • 知识图谱 = 对显式事实的精确、确定性查询。 • LLM = 灵活的、上下文相关的语言理解/生成。

3/5：在 Asimov 中，来自 Telegram、LinkedIn、X 等的每个数据源都被封装在自己的模块中，以提取一个迷你知识图谱。因为“图加图仍然是图”，你可以无缝地将它们合并。 通过将这些每个应用的图谱统一为一个个人知识图谱，你只需一个查询即可探索所有内容。

4/5：这个统一的图表成为了你的个人数据仓库。想知道上个月哪些联系人提到了“AI”？一个图表查询就能回答这个问题。 而且使用你选择的LLM——无论是云端还是本地——你可以用自然语言浏览、总结和推理整个图表。

5/5：这就是阿西莫夫中知识图谱的力量：模块化摄取 + 图谱合并 + LLM 访问 = 灵活、保护隐私且无限可扩展的数据洞察。 深入了解 #知识图谱 #人工智能