Comment les chatbots basés sur l'intelligence artificielle exploitent-ils les graphes de connaissances pour enrichir leurs réponses ?

Les chatbots basés sur l'intelligence artificielle (IA) ont fait des progrès remarquables dans leur capacité à fournir des réponses pertinentes et personnalisées aux utilisateurs. L'un des éléments clés de leur succès réside dans l'utilisation des graphes de connaissances. Dans cet article, vous verrez comment les chatbots exploitent les graphes de connaissances pour enrichir leurs réponses. Vous découvrirez comment ces chatbots parviennent à comprendre les demandes des utilisateurs. De plus, ils sont capables de contextualiser les informations. Ils peuvent également fournir des réponses précises grâce à cette combinaison d'intelligence artificielle et de graphes de connaissances.

Qu’est-ce qu’un graphe de connaissance ?

Un graphe de connaissance est une représentation d’une machine des connaissances d'un domaine. Il facilite la recherche d'informations, la prise de décision, l'intelligence artificielle et les assistants vocaux. Il comprend une ontologie, des référentiels contrôlés et les ressources du graphe.

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Alimentation du graphe de connaissance

Le graphe de connaissance est alimenté par diverses sources telles que des bases de données, des documents XML, des connaissances extraites de textes ou d'images, des saisies manuelles, et d'autres graphes de connaissance. Il peut intégrer et relier des données hétérogènes provenant de multiples sources. Pour automatiser l'alimentation du graphe, un alignement entre les ressources et l'ontologie est réalisé, suivi de traitements d'extraction, conversion et alimentation.

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Les différentes catégories de graphes de connaissances pour enrichir les chatbots basés sur l'intelligence artificielle

Il existe trois types de graphes de connaissances : les graphes contextuels, les graphes à détection externe et les graphes de traitement du langage naturel (NLP).

  • Les graphes contextuels prennent en compte le contexte des documents et des fichiers internes, permettant une recherche plus rapide dans un large corpus de connaissances.
  • Les graphes à détection externe agrègent des sources de données externes et les associent aux entités internes pertinentes, facilitant l'évaluation des risques et l'identification de solutions alternatives.
  • Les graphes de traitement du langage naturel intègrent la complexité du langage humain, comprenant les termes techniques, les noms de produits, les acronymes de l'industrie, etc., améliorant ainsi la recherche et fournissant des résultats pertinents.

L'exploitation des graphes de connaissances par les chatbots

Les chatbots basés sur l'intelligence artificielle utilisent des graphes de connaissances pour améliorer leurs réponses. Lorsque vous interagissez avec un chatbot, le KG lui permet de comprendre votre question et d'approfondir la conversation en posant des questions supplémentaires. 

Par exemple, si vous demandez des recommandations de recettes végétariennes, le chatbot peut utiliser le KG pour personnaliser ses réponses en fonction de vos préférences, comme les allergies alimentaires ou la préférence pour des plats rapides ou élaborés. Les graphes de connaissances offrent une mine d'informations contextualisées, permettant ainsi aux chatbots de fournir des réponses plus précises et pertinentes.

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