Knowledge Graph: Ein neues Level der Chatbot-Interaktion

RAG-Chatbots sind sehr gut geeignet für Informations-Szenarien (intern und extern). Sie sind darauf optimiert, zu Informationsanfragen eine korrekte und schnelle Antwort zu liefern. RAG-Bots haben aber ihre Grenzen, wenn die Anfragen ein komplexes Produktportfolio mit sehr vielen Varianten, vor allem im industriellen Umfeld, umfassen können. Hier können Knowledge Graphen sehr gut unterstützen.

Die Integration von Knowledge Graphen in LLM-Chatbots kennzeichnet eine bedeutende Weiterentwicklung im Bereich der Informationsverarbeitung. Durch die systematische Strukturierung von Daten entsteht eine leistungsfähige Plattform, die es den Chatbots ermöglicht, nicht nur auf Anfragen zu reagieren, sondern auch tiefergehende Verständnis- und Lernprozesse zu vollziehen. Dies führt zu einer verbesserten Fähigkeit, komplexe Probleme zu diagnostizieren, individuelle Lösungen anzubieten und potenzielle Entwicklungen vorauszusehen. Der Knowledge Graph fungiert hierbei als zentraler Mechanismus, der es den Chatbots ermöglicht, relevante Informationen zu verknüpfen und kontextualisiert bereitzustellen, was zu einer effektiveren Interaktion zwischen Mensch und Maschine führt.

Die Erweiterung des Retrieval Augmented Generation (RAG)-Ansatzes um die Integration mit Knowledge Graphen markiert den hybriden state-of-the Art Ansatz, um natürlich-sprachig mit Wissen zu interagieren. Diese Synergie zwischen RAG und Knowledge Graphen eröffnet neue Dimensionen der Interaktionsqualität und Antwortgenauigkeit, die weit über das hinausgehen, was mit herkömmlichen, auf unstrukturierten Dokumenten, wie PDFs, Excel etc. basierenden Systemen möglich ist. Der Schlüssel zu diesem Fortschritt liegt in der strukturierten Natur der Knowledge Graphen, die eine semantisch reiche, miteinander verbundene Datenlandschaft bieten.

Was ist ein Knowledge Graph? Im Kern vieler Lösungen, die wir täglich nutzen, liegt diese Technologie, die die Art und Weise, wie wir Menschen denken und Wissen speichern in digitale Form übersetzt. Ein Knowledge Graph ist eine Darstellung von Wissen in einer Graphen-Struktur, bei der Entitäten durch Kanten miteinander verbunden sind, die ihre Beziehungen zueinander repräsentieren. Diese Entitäten können Konzepte, Orte, Objekte oder Personen sein, und die Kanten beschreiben, wie diese Entitäten miteinander in Beziehung stehen.

Illustration eines Knowledge Graphen

Die Integration eines solchen Knowledge Graphen in einen Chatbot verschiebt die Grenzen dessen, was mit künstlicher Intelligenz möglich ist. Ein auf einem Knowledge Graphen basierender Chatbot kann komplexe Anfragen durch das Verständnis der Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten beantworten. Er kann Schlussfolgerungen ziehen und Antworten generieren, die nicht nur relevant, sondern auch kontextuell angepasst sind.

Durch die Nachbildung der Art und Weise, wie Menschen denken und Wissen organisieren, bringen Knowledge Graphen uns einen Schritt näher an die Schaffung von Technologien, die nicht nur Informationen liefern, sondern auch verstehen und darauf aufbauen können. Sie ermöglichen eine Form der künstlichen Intelligenz, die nicht nur reagiert, sondern auch lernt, versteht und sich anpasst.

Sie finden Knowledge Graphen im Prinzip gut, scheuen aber eine hohe manuelle Arbeitsleistung? Dann können wir Ihnen sagen: Es gibt Möglichkeiten, Knowledge Graphen zu generieren! Dabei sollte man eine gute Struktur vorgeben, "in die generiert wird", dann sind manuelle Nachbearbeitungen in nur geringem Maße notwendig.

Sehr gerne stellen wir Ihnen die Möglichkeiten der Knowledge Graphen und ihrer Erstellung in einem persönlichen Gespräch vor.

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