Какие преимущества дает использование графов знаний в больших языковых моделях?

Некоторые преимущества использования графов знаний в больших языковых моделях (LLM):

• Повышение полноты и связности ответов. ontonet.ru Модель с доступом к графу «видит картину целиком», поэтому её ответ более комплексный. ontonet.ru Связанные факты подаются в ответе связно, а не как разрозненные предложения. ontonet.ru
• Улучшение объяснимости ответов. ontonet.ru Вместе с ответом LLM возвращает указание на источник, что делает ответы воспроизводимыми. ontonet.ru Пользователь может увидеть, откуда взялась информация, и это повышает доверие к ИИ-системе. ontonet.ru
• Работа с многошаговыми рассуждениями. blogs.epsilonmetrics.ru Графы знаний позволяют моделям ИИ выполнять такие рассуждения, объединяя информацию из разных узлов графа. blogs.epsilonmetrics.ru
• Автоматизация обработки данных. blogs.epsilonmetrics.ru Графы знаний поддерживают автоматическое создание новых связей, исправление ошибок и обогащение данных. blogs.epsilonmetrics.ru
• Снижение вычислительных затрат. ontonet.ru Структурировав знания, можно сократить объём данных, которые приходится каждый раз прокачивать через модель. ontonet.ru