Gemini برای ساخت گرافهای دانش
در این مقاله نحوه تبدیل اسناد متنی و PDF به گرافهای دانش ساختاریافته با استفاده از مدل Gemini شرح داده شد. با یک پرامپت و یک درخواست میتوان موجودیتها و روابط را استخراج کرد و خروجی را به صورت TSV یا JSON دریافت کرد. همچنین روشهای بهینهسازی توکن، تجسم گراف و کاربردهای مختلف مثل کتابها و قراردادهای حقوقی نشان داده شد.
چرا مهمه؟
این راهکار باعث شد استخراج اطلاعات از اسناد سنگین با هزینه و زمان کمتر انجام شود؛ توسعهدهندگان و تحلیلگران داده میتوانند بدون نوشتن کدهای پیچیده، موجودیتها و روابط را بهسرعت بهدست آورند؛ خواننده که به هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی یا مدیریت دانش علاقه دارد، میتواند همین تکنیک را برای پروژههای خود بکار گیرد و از صرف هزینه زیاد برای پردازش اسناد جلوگیری کند.
به درد کی میخوره؟
• توسعهدهندگان هوش مصنوعی • مهندسان داده • تحلیلگران متون و اسناد • مدیران محصول فناوری
تو عمل چی کار کنیم؟
با خواندن این مقاله میتوانید یک نوتبوک آماده برای استخراج گراف دانش از هر سندی راهاندازی کنید، هزینه توکن را با استفاده از خروجی TSV کاهش دهید و گراف حاصل را بهسرعت در ابزارهای تجسم یا پایگاههای گراف ذخیره کنید. این کار به شما امکان میدهد تا بهسرعت بینشهای کلیدی از اسناد بزرگ بهدست آورید و تصمیمگیریهای مبتنی بر داده را تسریع کنید.
نظر BlueIT News
پیشنهاد میکنیم برای پروژههای بزرگ ابتدا خروجی را به TSV بگیرید، سپس در یک پایگاه گراف مثل Neo4j بارگذاری کنید؛ این ترکیب سرعت، هزینه و قابلیت کاوش را به حداکثر میرساند.