Una guía paso a paso para crear y aprovechar gráficos de conocimiento con LLM
tEl auge de los grandes modelos de lenguaje (LLM) ha revolucionado la forma en que extraemos información del texto e interactuamos con él. Sin embargo, a pesar de sus impresionantes capacidades, los LLM enfrentan varios desafíos inherentes, particularmente en áreas como el razonamiento, la coherencia y la precisión contextual de la información. Estas dificultades surgen del carácter probabilístico de los LLM, que pueden provocar alucinaciones, falta de transparencia y dificultades en la gestión de datos estructurados.
Aquí es donde entran en juego los Knowledge Graphs (KG). Al integrar los LLM con los KG, el conocimiento generado por IA se puede mejorar significativamente. Para qué ? Los KG proporcionan una representación de información estructurada e interconectada, que refleja relaciones y entidades del mundo real. A diferencia de las bases de datos tradicionales, los KG pueden capturar y razonar sobre las complejidades del conocimiento humano, asegurando que los resultados del LLM provengan de una base de conocimiento estructurada y verificable. Esta integración conduce a resultados más precisos, consistentes y contextualmente relevantes.
Industrias como la atención médica, las finanzas y los servicios legales pueden beneficiarse enormemente de los gráficos de conocimiento debido a su necesidad de datos precisos y…
