Раскройте силу взаимосвязанных знаний с помощью GraphGPT — передовой технологии, революционизирующей то, как мы понимаем информацию с помощью графов знаний.

Добро пожаловать во вторую часть нашей серии «Все взаимосвязано», в которой мы исследуем, как, казалось бы, разные темы связаны между собой удивительным и неожиданным образом.

Информационный мир, в котором мы живем сегодня, требует способности быстро и эффективно получать необходимую информацию. Граф знаний, как обсуждалось ранее, решает эту проблему, организуя данные в сеть связанных понятий, упрощая навигацию и извлечение информации. В то время как Графы знаний делают свою работу, GraphGPT активизировал игру, представив автономное построение Графов знаний. Благодаря своим передовым функциям и адаптивности GraphGPT быстро становится предпочтительным инструментом для специалистов по данным, разработчиков и ученых.

В этом блоге мы углубимся в графы знаний и GraphGPT. На примере заголовков новостей Times Now мы увидим, как GraphGPT может использовать текстовые данные (заголовки новостей) в графах знаний с помощью НЛП. Затем мы увидим, как формировать взаимосвязи между двумя новостными статьями на основе созданных графов знаний и делать выводы.

Графики знаний

Граф знаний — это система вещей, представляющая сущности реального мира в виде Объектов (Сущностей) и определяющая отношения (Предикаты) между ними. Для получения дополнительной информации о том, что такое графы знаний и как они работают, посетите первую часть серии здесь.

Что такое GraphGPT?

GraphGPT — это проект с открытым исходным кодом, который использует языковые модели GPT для построения и анализа графов знаний. Он может автоматически извлекать и систематизировать информационные текстовые данные, упрощая интерпретацию и использование информации. Он использует передовые методы обработки естественного языка (NLP) для извлечения сущностей и отношений. Позже GraphGPT представит эти знания в форме графа знаний. С помощью этого мощного инструмента можно использовать GraphGPT для улучшения поисковых систем, улучшения анализа данных и т. д.

Как работает GraphGPT?

Применение GraphGPT

Один из лучших способов использования GraphGPT — найти скрытые связи между новостными статьями.

С GraphGPT мы можем сплести воедино основные нити новостных статей, раскрывая сложность текущих событий и освещая скрытые под поверхностью идеи. Изучая сеть возникающих связей, мы можем глубже понять, что на самом деле происходит в мире, и использовать эти знания для разработки более инновационных и практических решений реальных проблем. Это как иметь карту для навигации по сложному информационному ландшафту, помогающую нам разобраться в хаосе и найти новые пути к прогрессу.

Ниже приведены шаги по использованию GraphGPT с примерами:

  • Базовый граф знаний на основе НЛП
  • Граф знаний взаимосвязанных заголовков новостных статей

Пример 1:

Шаг 1:

GraphGPT требует ключ API OpenAI для создания графиков. Вы можете создать аккаунт на https://openai.com/. Более подробные шаги приведены в статье ниже https://www.howtogeek.com/885918/how-to-get-an-openai-api-key/

Шаг 2:

Посетите https://graphgpt.vercel.app/ и введите свой ключ openAPI. Теперь введите текстовое приглашение, для которого вы хотите получить график знаний, и нажмите кнопку Создать.

Шаг 3.

В сгенерированном графе узлы представляют сущности, а ребра представляют отношения.

В граф можно добавить больше объектов и соединений, просто добавив дополнительные подсказки.

Например, чтобы изменить приведенный выше график, была добавлена ​​следующая подсказка

"Тафф — собака Джона Доу, он ест мясо, ненавидит овощи и любит Джона Доу"

Кнопка очистки позволяет очистить любые уже существующие графики, если вам нужно создать новый.

Пример 2:

В этом примере мы будем использовать более одного новостного сообщения, чтобы создать взаимосвязанный график знаний, показывающий идеи. Подсказкой для этого графика являются новостные статьи, содержащие обновленную информацию о случаях короны и смертях в Индии от 04–04–2023:

“

В Индии зарегистрировано 3 962 новых случая заражения коронавирусом, число активных случаев Covid сократилось до 36 244 — (статья 1)

В Индии зарегистрировано 3962 случая заболевания Covid за 24 часа, что на 6% больше, чем вчера — (Статья 2)

В Дели зарегистрировано 289 новых случаев заболевания Covid, 1 смерть; доля положительных ответов на уровне 9,74% — (Статья 3)

Дели — штат в Индии, дата новостей: 04–04–2023» — (Статья 4)

Приведенные выше подсказки дают следующий вывод графика:

Этот график представляет собой новости из разных статей, связанных между собой отношениями в один единый график знаний.

Заключение

Подводя итог, GraphGPT — это программное обеспечение, которое сочетает в себе нейронные сети и языковые модели. Он представляет информацию в виде узлов и ребер в графе. GraphGPT может определять отношения между сущностями, указывать на недостающие данные и генерировать точные прогнозы. С помощью графика мы можем извлечь скрытую информацию из новостных статей или связать две новостные статьи предметной области. График может существенно повлиять на то, как мы интерпретируем данные и информацию, и оказать глубокое влияние на многие отрасли, включая финансы, здравоохранение и кибербезопасность.

Авторы — Рева Бхарара, Арьян Ратор.