我們通過一個小時的議會辯論來測試@ASIMOV_Protocol，並參考了精確到秒的時刻得到了準確的答案。 使用知識圖譜，您可以減少 AI 產生幻覺的機會！以下是它們的工作原理 🧵👇

2/5：知識圖譜將結構化的事實存儲為實體和關係。LLM 從數據中的模式生成 Fluent 文字，但可能會產生幻覺。 • 知識圖譜 = 對明確事實的精確、確定性查詢。 • LLM = 靈活的上下文語言理解/生成。

3/5： 在 Asimov 中，來自 Telegram、LinkedIn、X 等的每個數據源都包裝在自己的模組中，該模組提取了一個微型知識圖譜。因為 「a graph plus a graph is still a graph」 所以你可以無縫地合併它們。 通過將這些每個應用程式的圖譜統一到一個個人知識圖譜中，您只需一個查詢即可流覽所有內容。

4/5：該統一圖成為您的個人數據倉庫。想知道上個月哪些聯繫人提到了 「AI」？一個圖形查詢可以回答這個問題。 使用您選擇的 LLM（雲或本地），您可以使用自然語言對整個圖形進行導航、總結和推理。

5/5：這就是 Asimov 中知識圖譜的力量：模組化攝取 + 圖合併 + LLM 訪問 = 靈活、保護隱私且可無限擴展的數據洞察。 深入瞭解 #KnowledgeGraph #AI