Intégrer des grands modèles de langage avec des systèmes de données liées

Les grands modèles de langage (LLMs) sont un type d'intelligence artificielle capable de comprendre et de générer du langage humain. Ils ont gagné en popularité dans de nombreux domaines, montrant leur potentiel pour des tâches comme Répondre à des questions, générer du texte et traiter des informations. Cependant, leur utilisation pour extraire et manipuler des Données Liées (LD) et des données du cadre de description des ressources (RDF) n'a pas été pleinement examinée.

Les données liées désignent une manière de structurer les données pour qu'elles puissent être facilement connectées et accessibles sur le web. Le RDF est un modèle standard pour l'échange de données sur le web. De nombreux systèmes utilisent aujourd'hui des Chatbots traditionnels pour interagir avec les utilisateurs et les aider à accéder à ces données. Ces chatbots doivent généralement être réentraînés chaque fois que de nouvelles données sont ajoutées, ce qui limite leur flexibilité.

Cet article examine comment les LLMs peuvent être intégrés dans des interfaces utilisateur conversationnelles (UIs) pour améliorer leur fonctionnalité. L'objectif est d'aider les chatbots à extraire les informations plus précisément et à mieux répondre aux questions des utilisateurs sans nécessiter de réentraînement constant.

#État actuel des grands modèles de langage

Les développements récents des LLMs ont montré qu'ils peuvent accomplir une large gamme de tâches sans nécessiter de réglage spécifique. Ces modèles peuvent prendre des instructions à partir de requêtes des utilisateurs, ce qui les rend adaptables à diverses applications, y compris l'éducation, la santé et la finance. Des modèles commerciaux comme GPT ont été reconnus comme des outils utiles pour les chatbots et le traitement de texte en arrière-plan.

Malgré ces avancées, le rôle spécifique des LLMs comme outils pour extraire des entités des systèmes de données liées et des triplestore RDF n'a pas été profondément exploré. Comprendre leur fiabilité dans de tels rôles est crucial pour évaluer leur utilisation pratique dans des applications du monde réel.

#La boîte à outils proposée : ForestQB

Pour comprendre comment les LLMs peuvent aider dans les données liées, une nouvelle boîte à outils appelée ForestQB a été développée. Cette boîte à outils est conçue pour soutenir les biologistes et les efforts de conservation de la faune en fournissant une interface qui combine un chatbot avec une interface utilisateur graphique (GUI) traditionnelle. Grâce à ce système, les utilisateurs peuvent interroger divers points de terminaison de données liées et le chatbot peut interpréter les questions des utilisateurs pour extraire les données automatiquement.

Cependant, la configuration actuelle du chatbot a ses limitations. Elle n'est pas capable de saisir pleinement les relations complexes au sein des données liées. Les utilisateurs ne peuvent pas facilement appliquer divers filtres ou extraire plusieurs entités uniquement avec le chatbot, ce qui le rend moins efficace pour gérer des requêtes complexes.

#Objectifs de recherche

L'objectif principal de cette recherche est d'évaluer comment l'intégration des LLMs peut améliorer l'expressivité et la fonctionnalité des systèmes traitant des données liées et des triplestore RDF. Cela implique de tester et d'analyser les résultats pour fournir des informations sur les avantages et les limitations de l'utilisation des LLMs pour l'Extraction d'entités dans des environnements de données complexes.

Les contributions spécifiques de cette étude sont les suivantes :

1. Une nouvelle stratégie pour améliorer l'extraction d'entités et le questionnement en utilisant les LLMs dans le cadre d'un système UI conversationnel.
2. Un ensemble de principes de conception pour aider les chercheurs à incorporer les LLMs dans leur travail.
3. Des tests empiriques des LLMs pour évaluer leur efficacité dans l'amélioration de la récupération d'informations et des processus de raisonnement sur les données RDF.

#Défis de l'extraction d'entités

Les méthodes traditionnelles d'extraction d'entités identifient et classifient les entités nommées dans un texte non structuré en utilisant des systèmes basés sur des règles et des algorithmes d'apprentissage automatique. Ces méthodes nécessitent des mises à jour fréquentes et de grands ensembles de données annotées, ce qui les rend laborieuses. De plus, elles échouent souvent à saisir les nuances contextuelles, qui peuvent être cruciales pour comprendre les données.

En revanche, les LLMs excellent dans les tâches de traitement du langage naturel, ce qui les rend adaptés pour améliorer l'extraction d'entités. Ils peuvent aider à réduire la dépendance à un travail manuel étendu et à améliorer l'exactitude des extractions.

#Amélioration des systèmes de questions-réponses

Les systèmes de questions-réponses qui s'appuient sur des méthodes traditionnelles rencontrent des défis lorsqu'ils doivent être réentraînés pour chaque nouvel ensemble de données ou changement structurel. Ce processus est gourmand en ressources, rendant difficile la création de solutions polyvalentes qui s'adaptent à divers ensembles de données.

Les LLMs offrent une alternative prometteuse. Ils peuvent améliorer l'adaptabilité et l'efficacité des systèmes de questions-réponses, leur permettant d'interagir avec plusieurs ensembles de données tout en réduisant la nécessité d'un réentraînement extensif.

#Limitations des grands modèles de langage

Malgré leurs avantages, les LLMs présentent également des limites qui les empêchent de remplacer complètement les chatbots traditionnels. Un problème majeur est que leurs réponses ne sont pas toujours structurées comme prévu. Cette incohérence peut perturber les interactions avec les utilisateurs, rendant plus difficile le maintien d'une expérience fluide.

Les LLMs sont également sujets à générer des réponses inexactes ou hors sujet, connues sous le nom de "hallucinations." Bien que le réglage fin puisse améliorer leur performance dans certaines applications, cela n'élimine pas tous les risques associés à leur utilisation.

#Améliorations proposées avec les LLMs

Pour surmonter les limitations du système actuel, il est suggéré d'intégrer un LLM comme extracteur d'entités avancé et outil de raisonnement. Cette intégration permettrait au chatbot d'utiliser directement les définitions de données RDF, améliorant ainsi sa capacité à répondre à des requêtes complexes.

#Cas d'utilisation 1 : Application de filtres avec l'UI conversationnelle

Le premier cas d'utilisation consiste à permettre aux utilisateurs d'appliquer des filtres librement via le chatbot sans nécessiter de réentraînement. Cette flexibilité améliorerait considérablement l'utilisabilité du chatbot et permettrait aux utilisateurs de personnaliser leurs requêtes en temps réel.

#Cas d'utilisation 2 : Interrogation des schémas de données RDF

Le deuxième cas d'utilisation se concentre sur la possibilité pour les utilisateurs d'interroger des schémas de données RDF en utilisant l'UI conversationnelle. Les utilisateurs devraient pouvoir demander des informations sur les capteurs disponibles et les données au sein de l'ensemble de données sans nécessiter de formation spécifique pour le modèle de chatbot.

#Processus d'intégration des LLMs

L'intégration des LLMs implique plusieurs étapes, commençant par la génération de requêtes précises à partir des entrées des utilisateurs. Bien que les expériences initiales aient montré des défis dans la production de requêtes réussies, des ajustements ont été effectués pour mieux utiliser les définitions de données RDF.

#Gestion des données RDF

La gestion des données RDF pour les invites LLM pose des défis en raison de sa taille. Comme de nombreux services LLM facturent en fonction du nombre de tokens traités, l'incorporation de grands ensembles de données peut coûter cher. Comme solution, seules les données essentielles concernant les capteurs et leurs propriétés sont incluses, ce qui réduit la taille et la complexité des invites envoyées au LLM.

#Expérimentation et évaluation

L'efficacité de l'intégration des LLMs dans le système conversationnel a été mesurée à travers une série d'expériences. Ces expériences comprenaient divers types de questions, allant de simples à plus complexes, pour évaluer à quel point les modèles pouvaient répondre.

#Métriques d'évaluation

Les expériences ont impliqué des évaluations manuelles et automatiques pour mesurer l'exactitude et la similarité structurelle. Les résultats ont indiqué des différences distinctes de performance entre les différents modèles, soulignant comment l'utilisation d'exemples à faible échantillonnage a considérablement amélioré l'exactitude dans la génération de sorties structurées.

#Résultats et discussion

Les résultats des expériences ont montré que, bien que de nombreux modèles aient bien performé dans des scénarios à zéro coup, des défis étaient apparents dans des cas d'utilisation plus complexes. En analysant les modèles d'erreur, il est devenu évident que certains modèles avaient du mal à comprendre une terminologie spécifique et des nuances au sein des données RDF, ce qui affectait leur performance globale.

L'introduction de méthodes d'apprentissage par quelques exemples a considérablement amélioré les résultats, permettant aux modèles de mieux comprendre les tâches et offrant une compréhension plus claire des requêtes des utilisateurs.

#Conclusion

Cette recherche suggère que l'intégration des LLMs dans les UIs conversationnelles peut améliorer leur fonctionnalité sans avoir besoin d'un réentraînement extensif. En tirant parti des forces des LLMs dans le traitement des demandes des utilisateurs et l'extraction d'entités à partir de données liées, les systèmes peuvent offrir une expérience utilisateur plus réactive et efficace.

Les résultats ouvrent la voie à d'autres explorations sur la manière dont les LLMs peuvent être appliqués à divers ensembles de données et domaines, en particulier pour améliorer les interactions sémantiques et la gestion des données dans les systèmes d'information basés sur le web.