Migliorare le risposte dei Chatbot AI con i grafi di conoscenza RDF

Molte persone ora usano i chatbot AI per avere risposte su vari argomenti. Questi chatbot possono fornire risposte dettagliate. Tuttavia, a volte le risposte non sono corrette e non mostrano fonti a sostegno. Questo può rendere difficile per gli utenti sapere se le informazioni sono vere, e potrebbero dover cercare ulteriormente per verificarle. Ci sono molti RDF Knowledge Graphs (KG) disponibili che contengono dati strutturati di alta qualità, che possono aiutare in queste situazioni.

#Il Problema con i Chatbot AI Attuali

I chatbot AI, compresi quelli più popolari, rispondono alle domande basandosi su grandi modelli linguistici. Questi modelli generano risposte ma non hanno un modo per controllare o memorizzare fatti come farebbe un tradizionale database. Di conseguenza, a volte le risposte possono sembrare okay ma non sono vere. Gli utenti affrontano problemi come:

• Entità che non esistono.
• URL errati.
• Fatti difficili da verificare o obsoleti.

Ad esempio, se un utente chiede del luogo di nascita di Aristotele, l'AI potrebbe dare una risposta senza provarla. Quando un utente cerca ulteriori link su Aristotele, solo alcuni di essi potrebbero essere corretti. Gli utenti potrebbero anche chiedere prove, e il chatbot restituisce link non validi.

#Il Ruolo degli RDF Knowledge Graphs

I KG RDF come DBpedia, Wikidata e YAGO forniscono dati affidabili che vengono aggiornati regolarmente. Questi KG consentono agli utenti di accedere a informazioni strutturate su vari argomenti. Possono aiutare a risolvere le carenze dei chatbot AI:

1. Migliorare l'Accuratezza delle Risposte: Usando i KG, i chatbot possono fornire risposte più accurate collegando le entità ai loro dati correlati.
2. Verifica dei fatti: I KG possono essere usati per confermare le informazioni fornite dal chatbot.
3. Fornire Contesto: Quando gli utenti pongono domande, i KG possono offrire ulteriori dettagli sulle entità menzionate nelle risposte.

#Presentazione del Protótipo di Ricerca

Per affrontare i problemi sopra menzionati, è stato sviluppato un prototipo di ricerca. Questo prototipo consente agli utenti di porre domande e ricevere risposte annotate. Invece di una semplice risposta, l'utente riceve informazioni che includono link e fatti sulle entità coinvolte.

Il prototipo utilizza un insieme di servizi per migliorare il contenuto della risposta in tempo reale. Estrae dati da un grande KG che include miliardi di fatti su milioni di entità raccolti da numerosi veri KG RDF. Questo consente agli utenti di convalidare rapidamente le informazioni e trovare ulteriori dettagli.

#Come Funziona il Protótipo

Quando gli utenti pongono una domanda, il prototipo invia la richiesta a un'API che elabora la richiesta. I passaggi coinvolti includono:

1. Riconoscimento delle Entità: Il prototipo riconosce le entità importanti nella risposta utilizzando strumenti consolidati.
2. Annotazione: Aggiunge quindi annotazioni alla risposta, collegando ogni entità riconosciuta a un KG dettagliato.
3. Statistiche e Link: Gli utenti ottengono statistiche sulle entità, compreso il numero di KG collegati a esse e URL rilevanti.

Cliccando su queste entità, gli utenti possono vedere i loro nomi, tipi e dati aggiuntivi. Questo approccio consente agli utenti di accedere a una ricchezza di informazioni che prima era inaccessibile.

#Casi d'Uso

Il prototipo di ricerca ha diverse applicazioni pratiche:

#Caso d'Uso 1: Annotazione e Prova

Questo caso d'uso aiuta a risolvere problemi dove le risposte mancano di citazioni. Annotando le entità nelle risposte, il prototipo collega gli utenti a informazioni corrette e dataset relativi a quelle entità. Ad esempio, se un utente cerca il luogo di nascita di Aristotele, il sistema fornisce link accurati a KG RDF, garantendo che l'utente acceda a dati validi.

#Caso d'Uso 2: Validazione dei Fatti

In alcuni casi, gli utenti possono ricevere link errati o informazioni false. Il prototipo può verificare i fatti incrociando KG popolari. Se trova informazioni contrastanti, gli utenti possono esplorare ulteriori dati su quell'entità cliccando sui link forniti.

#Caso d'Uso 3: Scoperta di Dataset

Il prototipo consente agli utenti di scoprire tutti i dataset relativi a ciascuna entità. Questa funzionalità può essere utile per chi cerca di raccogliere informazioni per analisi o creare applicazioni basate sui dati. Gli utenti possono sfogliare tutti i fatti su un'entità inclusi nei KG.

#Conclusione

Il prototipo di ricerca presentato qui consente annotazioni in tempo reale e collegamenti delle risposte dei chatbot a molti KG RDF. Migliora la qualità delle informazioni fornite dai chatbot consentendo il fact-checking e aggiungendo ulteriore contesto sulle entità. Questo sistema ha il potenziale per una maggiore accuratezza e affidabilità nelle risposte date dai chatbot AI.

#Lavori Futuri

I prossimi passi includono il miglioramento dell'interfaccia utente, il potenziamento dei processi di verifica dei fatti, l'offerta di un'API REST e il supporto per più lingue. Questi miglioramenti mirano a rendere il sistema ancora più accessibile e utile per gli utenti quotidiani.

In sintesi, la combinazione di chatbot AI e KG RDF può beneficiare significativamente gli utenti fornendo informazioni accurate e verificando i fatti, creando un'esperienza più affidabile per tutti coinvolti.