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[[Peaufinage]] des résultats d'un [[grand modèle de langues]] en enrichissant les requêtes avec des connaissances factuelles générées à partir de règles extraites de [[graphe de connaissances|graphes de connaissances]]. Ceci permet de générer des résultats plus précis et contextuellement plus pertinents.  
[[Peaufinage]] des résultats d'un [[grand modèle de langues]] en enrichissant les requêtes avec des connaissances factuelles générées à partir de règles extraites de [[graphe de connaissances|graphes de connaissances]]. Ceci permet de générer des résultats plus précis et contextuellement plus pertinents.  


== Complément ==
== Compléments ==
Les règles sont extraites d'un graphe de connaissances à l'aide d'un algorithme classique de [[algorithme de parcours en largeur|parcours en largeur]].  
Les règles sont extraites d'un graphe de connaissances à l'aide d'un algorithme classique de [[algorithme de parcours en largeur|parcours en largeur]].  



Dernière version du 17 juin 2025 à 14:25

Définition

Peaufinage des résultats d'un grand modèle de langues en enrichissant les requêtes avec des connaissances factuelles générées à partir de règles extraites de graphes de connaissances. Ceci permet de générer des résultats plus précis et contextuellement plus pertinents.

Compléments

Les règles sont extraites d'un graphe de connaissances à l'aide d'un algorithme classique de parcours en largeur.

Cette technique se rapproche de la génération augmentée d'information applicative (GAIA).

Français

requête enrichie par graphes de connaissances

requête de résolution par chaine(s) de connaissances

requête par chaine(s) de connaissances

Anglais

Chain-of-Knowledge prompting

Chain-of-Knowledge framework prompting

CoK promptig

Chain-of-Knowledge

CoK

Source

Source : Zhang et al. 2024

Source : Chain-Of-Knowledge Prompting - Medium

Source : Chain-of-Knowledge: Integrating Knowledge Reasoning into Large Language Models by Learning from Knowledge Graphs - Hugging Face - 30 juin 2024