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Les règles sont extraites d'un graphe de connaissances à l'aide d'un algorithme classique de [[algorithme de parcours en largeur|parcours en largeur]].  
Les règles sont extraites d'un graphe de connaissances à l'aide d'un algorithme classique de [[algorithme de parcours en largeur|parcours en largeur]].  
Cette technique se rapproche de la [[génération augmentée d'information applicative]] ([[Génération augmentée d'information applicative|GAIA]]).


== Français ==
== Français ==

Version du 24 septembre 2024 à 15:18

Définition

Peaufinage des résultats d'un grand modèle de langues en enrichissant les requêtes avec des connaissances factuelles générées à partir de règles extraites de graphes de connaissances permettant ainsi de générer des résultats encore plus précis et contextuellement pertinents.

Complément

Entrée en cours de travail.

Les règles sont extraites d'un graphe de connaissances à l'aide d'un algorithme classique de parcours en largeur.

Cette technique se rapproche de la génération augmentée d'information applicative (GAIA).

Français

requête enrichie par graphes de connaissances

Anglais

Chain-of-Knowledge prompting

Chain-of-Knowledge framework prompting

CoK promptig


Source

Source : Zhang et al. 2024

Source : Medium