Découvrez comment Neo4j peut vous aider à construire des applications d’IA générative performantes
Cet article explore comment les graphes de connaissances peuvent être utilisés pour améliorer la qualité et l’efficacité des applications d’IA générative. En combinant la recherche vectorielle, les graphes de connaissances et l’analyse de données, Neo4j offre une solution unifiée permettant d’accroître la pertinence, l’exactitude et la traçabilité des réponses générées par les modèles de langage. L’auteur présente un cas d’utilisation concret dans le domaine des services financiers pour illustrer les avantages de cette approche.
Points clés
- Les modèles de langage génératifs (LLM) souffrent de problèmes comme les hallucinations, le manque d’explications et le manque de connaissances de domaine
- L’approche “retrieval augmented generation” (RAG) consiste à combiner les LLM avec des sources de données externes pour améliorer les réponses
- Les graphes de connaissances permettent de structurer et de relier les données semi-structurées et non structurées, comme les rapports 10-K et les formulaires 13F
- La recherche vectorielle et l’exploration de graphe offrent une meilleure pertinence et expliquabilité des réponses générées
- Neo4j unifie la recherche vectorielle, les graphes de connaissances et l’analyse de données pour optimiser la qualité et l’efficacité des applications d’IA générative
À retenir
Les graphes de connaissances se révèlent être un outil puissant pour booster les performances des applications d’IA générative. En combinant la recherche vectorielle, les relations sémantiques et l’analyse de données, Neo4j permet de créer des solutions d’IA plus pertinentes, précises et transparentes. Les entreprises qui savent exploiter cette technologie auront un net avantage concurrentiel dans la course à l’innovation en IA générative.
Sources
