大模型结合知识图谱应用于企业Wikibase智能问答知识系统

主要观点总结

本文介绍了在ACL 2024知识图谱与大型语言模型（KaLLM）研讨会上关于生成式人工智能在企业维基知识图谱问答系统中的应用。重点介绍了Mendes等人使用开源Wikibase软件实现的企业知识图谱（EKG）新方法，该方法集成了生成性人工智能以创建知识图谱问答系统，增强了数据的可访问性。文章还探讨了大型语言模型（LLM）与知识图谱（KG）集成的可能性，以及相关的技术挑战和未来前景。

关键观点总结

关键观点1: 研讨会上展示了知识图谱与大型语言模型交叉领域的创新研究。

在ACL 2024研讨会上，有多篇关于知识图谱和大型语言模型的论文被接受，展示了这一领域的创新进展。

关键观点2: 介绍了一种集成生成性人工智能的企业知识图谱问答系统。

Mendes等人使用Wikibase软件创建了一个企业知识图谱问答系统，允许用户用自然语言与图谱交互，无需理解复杂的查询语言，如SPARQL。

关键观点3: 知识图谱在企业环境中的应用和挑战。

在企业环境中，数据集成如IPM正在使用数据仓库和数据湖解决，而知识图谱能够提供更完整和集成的IPM数据体验。集成大型语言模型的可能性为向IPM最终用户提供数据开辟了新视野，但同时也面临着技术实现的复杂性。

关键观点4: 系统的开发、测试与扩展。

该系统建立在GitHub上的Langchain Wikibase项目初步工作之上，经过开发团队的贡献，系统能力得到了增强。他们添加了一个链工具，能够丰富代理提供更详细回应的能力。此外，系统经过了多种测试，包括与多个语言模型的连接，确保系统的性能能够得到管理和优化。

关键观点5: 隐私和数据安全的关注。

在开发测试过程中，使用了合成生成的学生和患者数据，这反映了团队对隐私和数据安全的重视。

文章预览

Application of Generative AI as an Enterprise Wikibase Knowledge Graph Q System 在ACL 2024知识图谱与大型语言模型（KaLLM）研讨会上，14篇论文被接受参加电梯演讲马拉松，展示了知识图谱与大型语言模型交叉领域的创新研究。Mendes等人的一篇论文提出了一种使用开源Wikibase软件实现企业知识图谱（EKG）的新方法。这种方法集成了生成性人工智能，以创建一个知识图谱问答系统，使用户能够用自然语言与图谱进行交互。该系统通过允许用户检索相关信息而无需理解复杂的查询语言，如SPARQL，从而增强了数据的可访问性。本文将详细探讨他们的系统。 在企业环境中，像IPM这样的数据集成正在通过使用数据仓库和数据湖来解决，试图提供客户的360度视图，并允许董事会对公司的整体情况有一个集成的视图。然而，对学生互动、患者以及IPM提供的各种服务的越来越深刻理解 ………………………………