Verbesserung der AI-Chatbox-Antworten mit RDF-Wissensgraphen

Viele Leute nutzen jetzt KI-Chatboxen, um Antworten zu verschiedenen Themen zu bekommen. Diese Chatboxen können detaillierte Antworten geben. Manchmal sind die Antworten jedoch nicht richtig und es werden keine Quellen angegeben, die das Ganze stützen. Das macht es für die Nutzer schwierig zu wissen, ob die Informationen wahr sind, und sie müssen vielleicht weiter suchen, um das zu überprüfen. Es gibt viele RDF-Wissensgraphen (KGs), die hochwertige strukturierte Daten enthalten und in solchen Situationen helfen können.

#Das Problem mit aktuellen KI-Chatboxen

KI-Chatboxen, darunter auch populäre, beantworten Fragen basierend auf grossen Sprachmodellen. Diese Modelle generieren Antworten, haben aber keine Möglichkeit, Fakten wie eine traditionelle Datenbank zu überprüfen oder zu speichern. Dadurch kann es passieren, dass die Antworten zwar okay klingen, aber nicht wahr sind. Die Nutzer stehen vor Problemen wie:

• Entitäten, die nicht existieren.
• Falsche URLs.
• Fakten, die schwer zu überprüfen oder veraltet sind.

Beispielsweise könnte eine KI die Frage nach Aristoteles' Geburtsort beantworten, ohne das zu belegen. Wenn ein Nutzer versucht, weitere Links über Aristoteles zu finden, sind nur einige von ihnen korrekt. Nutzer könnten auch nach Beweisen fragen, und die Chatbox gibt ungültige Links zurück.

#Die Rolle der RDF-Wissensgraphen

RDF-KGs wie DBpedia, Wikidata und YAGO bieten zuverlässige Daten, die regelmässig aktualisiert werden. Diese KGs ermöglichen Nutzern den Zugriff auf strukturierte Informationen zu verschiedenen Themen. Sie können helfen, die Mängel von KI-Chatboxen zu beheben:

1. Verbesserung der Antwortgenauigkeit: Durch die Nutzung von KGs können Chatboxen genauere Antworten geben, indem sie Entitäten mit ihren zugehörigen Daten verknüpfen.
2. Faktenüberprüfung: KGs können verwendet werden, um die Informationen, die die Chatbox liefert, zu bestätigen.
3. Bereitstellung von Kontext: Wenn Nutzer Fragen stellen, können KGs zusätzliche Details zu den in den Antworten genannten Entitäten bieten.

#Vorstellung des Forschungsprototypen

Um die oben genannten Probleme anzugehen, wurde ein Forschungsprototyp entwickelt. Dieser Prototyp erlaubt es Nutzern, Fragen zu stellen und annotierte Antworten zu erhalten. Anstelle einer einfachen Antwort erhält der Nutzer Informationen, die Links und Fakten zu den betroffenen Entitäten enthalten.

Der Prototyp nutzt eine Suite von Diensten, um den Inhalt der Antworten in Echtzeit zu verbessern. Er zieht Daten aus einem grossen KG, das Milliarden von Fakten über Millionen von Entitäten enthält, die aus zahlreichen realen RDF-KGs gesammelt wurden. So können Nutzer die Informationen schnell validieren und weitere Details finden.

#So funktioniert der Prototyp

Wenn Nutzer eine Frage stellen, sendet der Prototyp die Anfrage an eine API, die die Anfrage verarbeitet. Die Schritte dabei sind:

1. Entitätserkennung: Der Prototyp erkennt wichtige Entitäten in der Antwort mithilfe etablierter Werkzeuge.
2. Annotation: Er fügt dann Annotationen zur Antwort hinzu, die jede erkannte Entität mit einem detaillierten KG verknüpfen.
3. Statistiken und Links: Nutzer erhalten Statistiken über Entitäten, einschliesslich der Anzahl der mit ihnen verknüpften KGs und relevanter URLs.

Durch das Klicken auf diese Entitäten können Nutzer deren Namen, Typen und zusätzliche Daten sehen. Dieser Ansatz ermöglicht es Nutzern, auf einen Reichtum an Informationen zuzugreifen, der vorher nicht verfügbar war.

#Anwendungsfälle

Der Forschungsprototyp hat mehrere praktische Anwendungen:

#Anwendungsfall 1: Annotation und Beweis

Dieser Anwendungsfall hilft, Probleme zu lösen, bei denen Antworten Quellhinweise fehlen. Durch die Annotation der Entitäten in den Antworten verbindet der Prototyp die Nutzer mit korrekten Informationen und Datensätzen zu diesen Entitäten. Wenn ein Nutzer beispielsweise nach Aristoteles' Geburtsort sucht, liefert das System genaue Links zu RDF-KGs und stellt sicher, dass der Nutzer auf valide Daten zugreift.

#Anwendungsfall 2: Faktenvalidierung

In manchen Fällen erhalten Nutzer möglicherweise falsche Links oder Informationen. Der Prototyp kann Fakten durch den Abgleich mit populären KGs überprüfen. Wenn er widersprüchliche Informationen findet, können Nutzer weitere Daten zu dieser Entität erkunden, indem sie auf die bereitgestellten Links klicken.

#Anwendungsfall 3: Datensatzentdeckung

Der Prototyp ermöglicht es Nutzern, alle Datensätze zu jeder Entität zu entdecken. Diese Funktion kann nützlich sein für diejenigen, die Informationen für Analysen sammeln oder Anwendungen basierend auf den Daten erstellen möchten. Nutzer können alle Fakten über eine Entität anzeigen, die in den KGs enthalten sind.

#Fazit

Der hier vorgestellte Forschungsprototyp ermöglicht die Echtzeitannotation und Verlinkung von Chatbox-Antworten zu vielen RDF-KGs. Er verbessert die Qualität der von Chatboxen bereitgestellten Informationen, indem er Faktenprüfungen ermöglicht und zusätzlichen Kontext zu Entitäten hinzufügt. Dieses System hat das Potenzial für bessere Genauigkeit und Zuverlässigkeit in den Antworten von KI-Chatboxen.

#Zukünftige Arbeiten

Die nächsten Schritte beinhalten die Verbesserung der Benutzeroberfläche, die Optimierung der Faktenprüfungsprozesse, das Angebot einer REST-API und die Unterstützung mehrerer Sprachen. Diese Verbesserungen zielen darauf ab, das System noch zugänglicher und nützlicher für alltägliche Nutzer zu machen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kombination von KI-Chatboxen und RDF-KGs den Nutzern erheblich zugutekommen kann, indem sie genaue Informationen bereitstellt und Fakten überprüft, um ein zuverlässigeres Erlebnis für alle Beteiligten zu schaffen.