大規模な言語モデルとナレッジ グラフを使用してエンタープライズ データを管理する方法 from venturebeat.com

組織は、最初に標準的なオントロジー (保険リスクなど) を取り込み、GPT-3 などの大規模言語モデル (LLM) を使用してスクリプトを作成し、グラフ データベースを生成して入力することにより、ナレッジ グラフを生成するための体系的なアプローチを取ることができます。
ナレッジ グラフを生成する 3 番目のステップでは、Cypher クエリを作成して、グラフ データベースのデータを生成します。
クエリは、手順 2 で作成したテキスト プロンプトを使用して生成され、グラフ データベースを作成して関連データを入力するために使用されます。
これには、ノード、エッジ、およびそれらの間の関係を作成するコマンドと、グラフ内のデータをクエリするコマンドが含まれています。
クエリは、手順 2 で作成したテキスト プロンプトを使用して生成され、グラフ データベースを作成して関連データを入力するために実行されます。
その後、データベースを使用してデータをクエリし、知識を抽出できます。