Краткое содержание

arXiv:2409.04181v3 Тип объявления: замена Аннотация: Достижения в области обработки естественного языка произвели революцию в способах взаимодействия пользователей с цифровыми информационными системами, такими как базы данных, делая их доступнее. Тем не менее остаются проблемы, особенно когда важна точность — например, в биомедицинской сфере. Ключевая проблема заключается в феномене «галлюцинаций», когда модели генерируют информацию, не подкреплённую исходными данными, что потенциально ведёт к опасному распространению дезинформации. В данной статье предлагается новый подход, предназначенный для преодоления этой проблемы путём объединения больших языковых моделей (LLM) и графов знаний (KG), чтобы повысить точность и надёжность систем вопросно-ответного типа на примере биомедицинского графа знаний. Наш метод, построенный на основе фреймворка LangChain, включает модуль проверки запросов, который обеспечивает синтаксическую и семантическую корректность запросов, создаваемых языковой моделью, после чего эти запросы используются для извлечения информации из графа знаний, существенно снижая вероятность ошибок вроде «галлюцинаций». Мы оценили...