Embeddings + Knowledge Graphs Gli strumenti finali per i sistemi RAG
Embeddings + Knowledge Graphs Gli strumenti definitivi per i sistemi RAG
L’avvento dei grandi modelli di lingua (LLM), addestrati su vasti quantitativi di dati testuali, è stato una delle scoperte più significative nell’elaborazione del linguaggio naturale. La capacità di questi modelli di generare testi straordinariamente fluidi e coerenti con una breve indicazione ha aperto nuove possibilità per l’IA conversazionale, la scrittura creativa e una vasta gamma di altre applicazioni.
Tuttavia, nonostante la loro eloquenza, i LLM presentano alcune limitazioni chiave. La loro conoscenza è limitata ai modelli rilevati dai dati di addestramento, il che significa che mancano di una vera comprensione del mondo.
Anche la loro capacità di ragionamento è limitata: non possono eseguire inferenze logiche o sintetizzare fatti da fonti multiple. Man mano che poniamo domande più complesse e aperte, le risposte diventano insensate o contraddittorie.
Per colmare queste lacune, si è sviluppato un crescente interesse per i sistemi di generazione arricchiti da recupero (RAG). L’idea chiave è recuperare conoscenze rilevanti da fonti esterne per fornire contesto al LLM e ottenere risposte più informate.
- Verso la comprensione del modello di miscele di esperti
- Adattamento di dominio di un grande modello linguistico
- Crea una scarpa da corsa migliore (o qualsiasi prodotto) per 1 $ con l’IA generativa
La maggior parte dei sistemi esistenti recupera frammenti utilizzando la similarità semantica delle vettorializzazioni. Tuttavia, questo approccio ha i suoi drawback come la mancanza di vera rilevanza, l’incapacità di aggregare fatti e l’assenza di una catena di ragionamento.
Ecco dove entrano in gioco i grafi di conoscenza. I grafi di conoscenza sono rappresentazioni strutturate di entità e relazioni nel mondo reale. Essi superano le carenze della semplice ricerca vettoriale codificando le interconnessioni tra fatti contestuali. Attraversare i grafi di conoscenza permette un ragionamento multi-hop complesso tra diverse fonti di informazione.
In questo articolo, approfondiremo come la combinazione di vettorializzazioni e grafi di conoscenza possa sbloccare nuovi livelli di ragionamento, precisione ed espressività nei LLM. Questa partnership offre la perfetta combinazione di semantica a livello di superficie insieme a conoscenze strutturate e logiche.
Come le nostre menti, i LLM hanno bisogno sia di apprendimento statistico che di rappresentazioni simboliche.
Inizieremo esplorando i difetti intrinseci di fare affidamento esclusivamente sulla ricerca vettoriale isolata.
Successivamente, spiegheremo come i grafi di conoscenza e le vettorializzazioni possano completarsi a vicenda, senza che nessuna delle due tecniche da sola sia sufficiente.
