Si vous souhaitez apprendre à construire des graphes de connaissances à l’aide de l’intelligence artificielle et plus particulièrement de grands modèles de langage (LLM). Johannes Jolkkonen a créé un fantastique tutoriel qui vous montre comment utiliser Python pour créer un environnement avec les données nécessaires et configurer les identifiants pour l’API OpenAI et la base de données Neo4j.
Ne serait-ce pas fantastique si vous pouviez rassembler vos vastes quantités d’informations et les interconnecter dans un réseau de connaissances, où chaque donnée est liée à une autre, créant une carte qui vous aide à comprendre les relations complexes et à extraire des informations significatives. C’est la puissance d’un graphe de connaissances, et elle est à votre portée en combinant les forces des bases de données de graphes et des modèles de langage avancés. Voyons comment ces deux technologies peuvent fonctionner ensemble pour transformer la façon dont nous traitons et analysons les données.
Les bases de données de graphes, comme Neo4j, excellent dans la gestion des données qui sont toutes des connexions. Elles stockent les informations sous forme d’entités et de liens entre elles, ce qui permet de voir plus facilement comment tout est lié. Pour commencer à construire votre graphe de connaissances, créez une base de données Neo4j. Elle constituera l’épine dorsale de votre projet. Vous utiliserez le langage de requête Cypher pour ajouter, modifier et trouver des données de réseau complexes. Cypher est idéal pour traiter des structures de données compliquées, ce qui en fait un outil parfait pour les bases de données de graphes.
Comment construire des graphes de connaissances avec les LLM
Construire des graphes de connaissances
Parlons maintenant du rôle des modèles de langage avancés, tels que ceux développés par OpenAI, y compris la série GPT. Ces modèles ont changé la donne en matière de compréhension des textes. Ils peuvent analyser de grandes quantités de textes non structurés, tels que des documents et des courriels, et identifier les entités clés et leurs relations. Cette étape est cruciale pour ajouter des informations riches et contextuelles à votre graphe de connaissances.
Lorsque vous êtes prêt à construire votre graphe de connaissances, vous devez extraire les entités et les relations de vos sources de données. C’est là que Python s’avère utile. Utilisez Python pour vous connecter à l’API OpenAI, qui vous donne accès aux puissantes capacités des modèles GPT pour extraire des données significatives. Ce processus est essentiel pour transformer du texte brut en un format structuré qui s’intègre dans votre base de données graphique.
La base d’un graphe de connaissances est l’identification précise des entités et de leurs connexions. Utilisez des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser vos données. Il ne s’agit pas seulement de repérer des noms et des termes, mais aussi de comprendre le contexte dans lequel ils sont utilisés. Cette compréhension est essentielle pour cartographier avec précision votre réseau de données.
Éléments à prendre en compte
Lors de la construction d’un graphe de connaissances, il est important de prendre en compte les éléments suivants :
- La qualité et la cohérence des données : Garantir l’exactitude et la cohérence des données est crucial pour la fiabilité d’un graphe de connaissances.
- Évolutivité : Au fur et à mesure que le volume de données augmente, le graphe de connaissances doit s’adapter efficacement sans perdre en performance.
- Intégration de diverses sources de données : Les graphes de connaissances combinent souvent des données provenant de diverses sources, ce qui nécessite des techniques d’intégration efficaces.
- Mise à jour et maintenance : Des mises à jour et une maintenance régulières sont nécessaires pour que le graphe de connaissances reste actuel et pertinent.
- Confidentialité et sécurité : la manipulation d’informations sensibles en toute sécurité et dans le respect des lois sur la protection de la vie privée est une considération importante.
Ajout d’une interface utilisateur
Une interface de chat conviviale peut rendre votre graphe de connaissances encore plus accessible. Ajoutez un chatbot pour permettre aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel, ce qui leur permet de trouver plus facilement les informations dont ils ont besoin. Cette approche ouvre vos données à des utilisateurs ayant différents niveaux de compétences techniques, ce qui permet à chacun d’en tirer des enseignements.
Travailler avec des API, en particulier l’API OpenAI, est une partie essentielle de ce processus. Vous devrez traiter les demandes d’API en douceur et gérer les limites de débit pour que vos données continuent de circuler sans interruption. Les bibliothèques Python sont très utiles à cet égard, car elles fournissent des outils permettant d’automatiser ces interactions et d’assurer le bon fonctionnement de votre pipeline de données.
Commencez votre pipeline de données par l’extraction de données. Écrivez des scripts Python pour extraire des données de diverses sources et les faire passer par le modèle GPT afin d’identifier les entités et les relations. Une fois les données extraites, transformez-les en commandes Cypher et exécutez-les dans votre base de données Neo4j. Cela permet d’enrichir votre graphe de connaissances avec de nouvelles informations.
Avantages des graphes de connaissances
- Amélioration de l’interconnectivité des données : Les graphes de connaissance relient des points de données connexes, révélant des relations et des dépendances qui ne sont pas immédiatement visibles dans les bases de données traditionnelles.
- Amélioration de la recherche et de l’analyse des données : En structurant les données de manière plus contextuelle, les graphes de connaissances facilitent les requêtes et les analyses plus sophistiquées.
- Meilleure prise de décision : La nature interconnectée des graphes de connaissances offre une vue d’ensemble, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées.
- Faciliter les applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique : Les graphes de connaissances fournissent des données structurées et relationnelles qui peuvent améliorer considérablement les modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
- Systèmes de personnalisation et de recommandation : Ils sont particulièrement efficaces pour alimenter les moteurs de recommandation et personnaliser les expériences des utilisateurs en comprenant leurs préférences et leurs modèles de comportement.
- Amélioration de la recherche sémantique : Les graphes de connaissances améliorent les fonctionnalités de recherche en comprenant le contexte et les relations entre les termes et les concepts.
- Visualisation des données : Ils permettent des visualisations de données plus complexes et plus informatives, en illustrant les connexions entre les points de données.
Limites de taux et coûts de l’API
La gestion des limites tarifaires des API peut s’avérer délicate. Vous aurez besoin de stratégies pour travailler dans ces limites afin de vous assurer que l’extraction et le traitement des données restent sur la bonne voie. Vos compétences en Python entreront en jeu lorsque vous écrirez un code qui gère efficacement ces restrictions.
N’oubliez pas de prendre en compte les coûts liés à l’utilisation des modèles GPT. Effectuez une analyse des coûts pour comprendre l’impact financier de l’utilisation de ces puissants outils d’IA dans le traitement de vos données. Cela vous aidera à faire des choix judicieux au fur et à mesure que vous développerez votre projet de graphe de connaissances.
En associant les bases de données de graphes et les modèles de langage avancés, vous créez un système qui non seulement organise et visualise les données, mais les rend également accessibles par le biais d’une interface conversationnelle. Restez à l’écoute pour notre prochain article, dans lequel nous nous pencherons sur le développement d’une interface utilisateur et l’amélioration des interactions de chat pour votre base de données graphique. Ce n’est que le début de votre voyage dans le monde interconnecté des graphes de connaissances.
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