Knowledge Graphs e Large Language Models (LLMs) Insieme [parte 2]
Gli LLM sono sempre più presenti nella nostra vita quotidiana: rispondono a domande, generano testi, riassumono informazioni e molto altro. Ma nonostante la loro sorprendente abilità nel trattare il linguaggio naturale, questi modelli hanno dei limiti: possono “inventare” fatti, confondere concetti o non avere accesso a conoscenze aggiornate o affidabili. Ed è qui che entrano in gioco i knowledge graph. Queste strutture organizzano l’informazione in modo preciso e relazionale, permettendo ai LLM di attingere a dati ben organizzati e verificabili. Esploriamo come i knowledge graph possono diventare un alleato fondamentale per migliorare la precisione, la trasparenza e l’affidabilità dei modelli linguistici, aiutandoli a “sapere davvero” di cosa stanno parlando.
Knowledge Graphs e Large Language Models (LLMs) Insieme [parte 1]
Ai giorni nostri si sente sempre parlare di intelligenza artificiale e, in particolare, di modelli linguistici di grandi dimensioni, noti come Large Language Models o LLM. Questi strumenti, tra cui il più famoso è ChatGPT, sono capaci di comprendere e generare testo in modo sorprendentemente naturale e stanno trovando applicazioni in moltissimi ambiti, dalla scrittura automatica alla ricerca scientifica. Uno degli usi più promettenti degli ultimi anni la generazione e la cura dei knowledge graph, una rappresentazione a grafo delle informazioni di interesse, ove concetti e relazioni tra essi vengono collegati in modo strutturato e con un significato semantico.
