Про графы знаний - 2024-03-20

Сегодня начал читать книгу по графам знаний (Knowledge Graphs: Fundamentals, Techniques, and Applications (Adaptive Computation and Machine Learning series) by Mayank Kejriwal (Author), Craig A. Knoblock (Author), Pedro Szekely (Author)). Книга толстая, не знаю пока насколько будет сложно читать, но первая глава была нормальной.

Не знаю про графы знаний почти ничего, кроме того, что их пытаются запихать в ЛЛМ. Якобы это должно улучшить их, усилить логику. Я сомневаюсь, что это получится, т.к. часто пытаются засунуть знания полученные от “экспертов”, без оглядки на то, насколько эти знания соответствуют реальности.

Например, я анализировал чат для кудрявых, и там 20-30 терминов для волос. И если попытаться использовать для этой области граф подготовленный для другой, какое-то знание потеряется. Плюс, темпоральное измерение тоже никак не учитывают - что будет, когда граф знаний устареет?

В общем я сомневаюсь, что использование в ЛЛМ готовых графов (или баз) знаний актуально. Но, к счастью, книга не только про использование графов. Первые ее две части авторы обещают как раз про составление графов знаний на основе текстовых данных. И это интересно, потому что для каждого домена (культуры и времени) можно построить свой граф и потом использовать его в анализе.

Это может быть похожим на первый этап разработки grounded theory, только более автоматически. Если еще этот процесс получится интрепретируемым, то вообще хорошо.