A semantic graph, gennant en anglais “semantic graph” ou “knowledge graph”, est un outil conceptuel et technique utilisé pour représenter des connaissances de manière structurée et interconnectée. Il met en relation des entités (nœuds) et des relations (arcs) de manière logique et compréhensible. Les nœuds dans un graphe sémantique représentent des objets ou des concepts, tandis que les arcs représentent les relations entre ces objets ou concepts. Voici une description technique et des exemples précis de l’utilisation des graphes sémantiques dans les bases de données RAG (Retrieval-Augmented Generation).
1. Nœuds et Arcs :
- Nœuds : Représentent des entités ou concepts, par exemple, une personne, un lieu, un événement, ou une idée.
- Arcs : Représentent des relations entre ces entités ou concepts. Par exemple, une relation de type “travaille pour” entre une personne et une organisation.
1. Propriétés :
- Triplés RDF (Resource Description Framework) : La structure fondamentale d’un graphe sémantique est souvent un triplé sous la forme sujet-prédicat-objet. Par exemple, (“Paris”, “capitale\_de”, “France”).
- Ontologies : Les graphes sémantiques s’appuient souvent sur des ontologies pour définir les types d’entités et de relations possibles, ainsi que leurs propriétés.
1. SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) :
- Langage de requête utilisé pour interroger les graphes sémantiques. SPARQL permet aux utilisateurs d’extraire des informations spécifiques en fonction de certains critères définis.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique utilisée dans les systèmes d’intelligence artificielle pour améliorer la génération de texte en utilisant des bases de connaissances externes. Les graphes sémantiques jouent un rôle crucial dans ce processus en fournissant une structure organisée et interconnectée de connaissances.
1. Amélioration de la Recherche :
- Dans un système RAG, le composant de récupération d’information utilise des graphes sémantiques pour récupérer des données de manière plus efficace. Les relations entre les entités dans le graphe permettent une navigation intuitive et des recherches plus précises.
- Par exemple, lors de la recherche de “Tesla” dans un graphe sémantique, la technologie permet d’établir les relations avec “Elon Musk”, “voiture électrique”, “SpaceX” et d’autres entités associées, offrant ainsi un contexte enrichi pour les résultats de recherche.
1. Contextualisation de la Génération de Texte :
- Une fois les données pertinentes récupérées, elles sont utilisées pour enrichir la génération de texte. Le modèle de langage peut alors intégrer des faits et des relations précises issues du graphe sémantique, ce qui conduit à des réponses plus informées et pertinentes.
- Par exemple, dans un assistant virtuel répondant à des questions sur l’histoire, le graphe sémantique peut fournir des relations historiques contextuelles, améliorant ainsi la qualité de la réponse générée.
1. Normalisation et Désambiguïsation :
- Les graphes sémantiques aident également à résoudre les ambiguïtés dans les requêtes en normalisant les entités et en clarifiant les relations. Si une requête est ambiguë, le graphe sémantique peut aider à interpréter correctement le sens en fonction des connexions entre les entités.
- Par exemple, une requête comme “Washington” pourrait se référer à l’état, la ville, ou George Washington. Un graphe sémantique peut aider à désambiguïser cette requête en fonction du contexte fourni.
1. Berners-Lee, Tim, et al. “The Semantic Web.” Scientific American 284.5 (2001): 28-37. – Fournit une introduction générale aux concepts des graphes sémantiques et du web sémantique.
2. W3C. “RDF – Resource Description Framework.” – Documentation officielle sur le cadre RDF utilisé dans les graphes sémantiques.
3. Bizer, Christian, et al. “Linked Data – The Story So Far.” International Journal on Semantic Web and Information Systems (IJSWIS) (2009): 1-22. – Une vue d’ensemble des pratiques et des principes de l’utilisation des données liées dans les graphes sémantiques.
4. Lewis, Patrick, et al. “Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks.” arXiv preprint arXiv:2005.11401 (2020). – Étude sur l’utilisation de RAG pour des tâches NLP intensives en connaissances.
