Introdução

No cenário em rápida evolução da Inteligência Artificial (IA), dois componentes-chave surgiram como divisor de águas: ontologias e Large Language Models (LLMs). Esses dois elementos estão revolucionando a maneira como abordamos as ferramentas de tomada de decisão, levando à criação de sistemas de IA que não apenas compreendem e geram respostas semelhantes às humanas, mas também fornecem soluções estruturadas e semanticamente ricas para problemas complexos. Este guia abrangente visa fornecer uma compreensão detalhada desses dois componentes e sua interseção, oferecendo uma base sólida para iniciantes na área.

Ontologias: um mergulho profundo

Ontologias, no contexto da IA, são representações estruturadas do conhecimento dentro de um domínio específico. Eles definem conceitos, relacionamentos e propriedades de uma forma que permite raciocínio lógico e inferência. Isso permite que os sistemas de IA obtenham novos insights com base no conhecimento e nos relacionamentos existentes.

As ontologias são como projetos para o conhecimento. Eles fornecem uma estrutura estruturada que descreve as entidades, propriedades e relações de um domínio específico. Por exemplo, na área médica, uma ontologia pode definir conceitos como doenças, sintomas, tratamentos e dados demográficos do paciente e descrever as relações entre esses conceitos.

O poder das ontologias está em sua capacidade de fornecer um entendimento compartilhado e comum de um domínio que pode ser comunicado entre pessoas e sistemas de IA. Eles oferecem uma maneira de lidar com questões semânticas como homonímia e sinonímia, fornecendo um vocabulário controlado. As ontologias também permitem a integração de informações de diferentes fontes que descrevem o mesmo domínio de maneiras diferentes.

Ao integrar ontologias aos processos de tomada de decisão, garantimos que os sistemas de IA possam fornecer respostas contextualmente precisas, semanticamente ricas e baseadas em fatos. Isso é crucial em áreas como saúde, finanças e direito, onde as decisões precisam ser baseadas em uma compreensão abrangente do conhecimento de domínio complexo.

Grandes modelos de linguagem: uma análise aprofundada

Os Large Language Models (LLMs), por outro lado, se destacam na compreensão e geração de dados de linguagem natural não estruturados. Eles são modelos de IA que foram treinados em grandes quantidades de dados de texto, permitindo que eles gerem texto semelhante ao humano que é contextualmente relevante e semanticamente rico.

Talvez o LLM mais famoso seja o ChatGPT, lançado pela OpenAI em novembro de 2022. O ChatGPT é capaz de gerar ideias, dar recomendações personalizadas, entender tópicos complicados, atuar como assistente de redação ou ajudá-lo a construir um modelo para prever o Oscar. Outros LLMs notáveis incluem o LLaMA da Meta, o LaMDA do Google e a alternativa de código aberto, BLOOM.

Os LLMs se destacaram em tarefas de processamento de linguagem natural (NLP) como as listadas acima porque historicamente se concentraram em dados não estruturados - dados que não têm uma estrutura predefinida e geralmente têm muito texto. Os dados não estruturados fornecem uma vasta fonte para treinar modelos de linguagem, permitindo que eles aprendam padrões, contexto e semântica.

No entanto, por mais poderosos que sejam os LLMs, eles têm suas limitações. Uma delas é a dificuldade em lidar com dados estruturados, que geralmente são quantitativos e bem organizados, geralmente em linhas e colunas. É aqui que a integração de ontologias pode ser benéfica.

A interseção de ontologias e LLMs: uma compreensão abrangente

Ao integrar ontologias com LLMs, podemos criar aplicativos de IA altamente personalizados, adaptados a contextos específicos de tomada de decisão. Essa combinação permite que os sistemas de IA aproveitem o conhecimento estruturado e não estruturado, levando a uma compreensão mais abrangente de um determinado domínio.

As ontologias fornecem o contexto necessário para LLMs, permitindo que eles desambiguem termos e interpretem com precisão o significado por trás da linguagem. Por exemplo, a palavra “maçã” pode se referir a uma fruta ou a uma empresa de tecnologia, dependendo do contexto. Uma ontologia pode fornecer esse contexto, permitindo que o LLM entenda qual significado é apropriado em uma determinada situação.

Além disso, as ontologias podem aprimorar as capacidades de tomada de decisão dos LLMs. Por exemplo, se um LLM tem a tarefa de fazer um diagnóstico médico, uma ontologia pode fornecer uma estrutura estruturada de conhecimento médico, permitindo que o LLM tome uma decisão mais informada e precisa.

Criando uma ontologia com LLMs: um guia passo a passo

A construção de uma ontologia com um LLM envolve um processo passo a passo que começa com a definição do escopo da ontologia e termina com sua avaliação formal e documentação. As etapas envolvidas no processo incluem:

  • Defina o domínio e o escopo: comece determinando o assunto, os limites e o propósito da ontologia. Especifique seus usos pretendidos e as perguntas que ele deve ser capaz de responder. Descreva os tipos de conceitos, relações e conhecimentos que serão modelados e decida sobre um nível de generalização versus especialização.
  • Reúna fontes de informação: Identifique documentos relevantes, arquivos de dados, bancos de dados, sites e especialistas em domínio. Compile um corpus de conteúdo de texto relacionado ao domínio. Envolva as partes interessadas para reunir exemplos, terminologia e requisitos. Examine os padrões, taxonomias e ontologias concorrentes existentes para se inspirar.
  • Extrair conceitos e relações: Solicite o LLM com as fontes de informação compiladas. Deixe o modelo analisar o conteúdo para extrair termos importantes e tipos de entidade. Identifique relações, propriedades, hierarquias e associações. O modelo pode sugerir conceitos relacionados adicionais que podem estar ausentes. Com base nesses insights, crie uma taxonomia inicial aproximada.
  • Organize a hierarquia taxonômica: use a saída do modelo para categorizar conceitos em uma hierarquia coerente. Estruture conceitos do geral ao específico com base em suas semelhanças. Defina as relações pai-filho entre termos mais amplos e mais restritos. Certifique-se de que as classificações do modelo façam sentido e refine a organização conforme necessário.
  • Definir propriedades adicionais: expanda os tipos de entidade identificando atributos, características e recursos. Especifique propriedades de dados, meta-propriedades e restrições. Defina as propriedades do objeto que representam as relações entre os tipos de entidade. Você pode adicionar propriedades associativas, simétricas, transitivas ou inversas. O modelo também pode sugerir propriedades adicionais.
  • Codificar ontologia: Selecione uma linguagem de ontologia padrão como OWL, RDF ou OBO. Use o modelo para ajudar a traduzir a ontologia conceitual em codificação formal. Especifique classes, indivíduos, propriedades, relações e restrições no código. Defina axiomas lógicos e regras de inferência. Certifique-se de que todos os componentes foram codificados com precisão.
  • Refinar iterativamente: Avalie a ontologia em relação a questões e requisitos de competência. Identifique lacunas, inconsistências e redundâncias. Solicite que o modelo sugira melhorias e adições. Continue refinando até que a ontologia forneça uma cobertura satisfatória.
  • Preencher ontologia: instancie indivíduos representativos para cada classe. O modelo pode ajudar a gerar indivíduos de amostra. Vincule indivíduos por meio de propriedades definidas. Verifique se os indivíduos do modelo são logicamente consistentes.
  • Avalie formalmente e com especialistas: use raciocinadores como Pellet, HermiT ou FaCT++ para avaliar a consistência lógica. Revise a ontologia com especialistas de domínio para precisão e integridade. Revise com base no feedback de especialistas e repita as avaliações até ficar satisfatório.
  • Documente completamente: Finalmente, produza documentação abrangente explicando os componentes da ontologia, a lógica do design e as fontes. Detalhe cada classe, propriedade e relação. Anote a ontologia com descrições legíveis por humanos e documente sua competência, limitações e diretrizes de uso.

O processo de criação de uma ontologia com um LLM é iterativo e envolve etapas manuais e automatizadas. O produto final é uma poderosa ferramenta de tomada de decisão que aproveita os recursos exclusivos de ontologias e LLMs.

O papel dos gráficos de conhecimento

Os gráficos de conhecimento (KGs) são excelentes para consultar dados estruturados. Um gráfico de conhecimento é um gráfico rotulado direcionado no qual significados específicos de domínio são associados a nós e bordas. Um nó pode representar qualquer entidade do mundo real, por exemplo, pessoas, empresa, computador, etc. Um rótulo de borda captura a relação.

Os LLMs podem ser solicitados com uma ontologia para conduzir a extração do Knowledge Graph de documentos não estruturados. Isso é demonstrado com uma ontologia Kennedy em conjunto com uma descrição publicamente disponível da árvore genealógica Kennedy.

A relação com o processamento e automação inteligente de documentos

O Processamento Inteligente de Documentos (IDP) e a automação são áreas em que a combinação de ontologias e LLMs pode ser particularmente poderosa. O IDP envolve a extração de informações úteis de uma variedade de tipos de documentos, como faturas, contratos e registros médicos. A automação, por outro lado, envolve o uso de IA para executar tarefas que, de outra forma, exigiriam intervenção humana.

As ontologias podem fornecer uma estrutura estruturada para a compreensão das informações contidas nesses documentos. Por exemplo, uma ontologia para registros médicos pode definir conceitos como paciente, diagnóstico, tratamento e medicação e descrever as relações entre esses conceitos. Isso pode ajudar um sistema de IA a entender o conteúdo de um prontuário médico e extrair informações úteis.

Os LLMs, por outro lado, podem ser usados para gerar texto semelhante ao humano com base nas informações extraídas desses documentos. Por exemplo, um LLM pode gerar um resumo de um prontuário médico ou gerar uma resposta a uma consulta do cliente com base em informações extraídas de um contrato.

Quando combinados, ontologias e LLMs podem permitir soluções poderosas de IDP e automação. A ontologia fornece a compreensão estruturada do conteúdo do documento, enquanto o LLM gera respostas semelhantes às humanas com base nesse entendimento. Isso pode levar a soluções de processamento e automação de documentos mais precisas e eficientes.

Casos de uso e exemplos de aplicação de ontologias e LLMs combinados

A combinação de ontologias e LLMs pode ser aplicada em uma variedade de casos de uso em diferentes setores. Aqui estão alguns exemplos:

  1. Saúde: No setor de saúde, ontologias e LLMs podem ser usados para criar sistemas de IA que podem entender e gerar relatórios médicos. A ontologia fornece uma compreensão estruturada dos conceitos médicos e suas relações, enquanto o LLM gera um resumo humano do relatório. Isso pode ajudar médicos e outros profissionais de saúde a entender rapidamente o conteúdo de um relatório médico e tomar decisões informadas.
  2. Jurídico: No campo jurídico, ontologias e LLMs podem ser usados para criar sistemas de IA que podem entender e gerar documentos jurídicos. A ontologia fornece uma compreensão estruturada dos conceitos jurídicos e suas relações, enquanto o LLM gera um resumo humano do documento. Isso pode ajudar advogados e outros profissionais jurídicos a entender rapidamente o conteúdo de um documento legal e tomar decisões informadas.
  3. Atendimento ao cliente: No atendimento ao cliente, ontologias e LLMs podem ser usados para criar chatbots de IA que podem entender e responder às perguntas dos clientes. A ontologia fornece uma compreensão estruturada dos produtos ou serviços oferecidos pela empresa, enquanto o LLM gera uma resposta semelhante à humana à consulta do cliente. Isso pode ajudar a melhorar a eficiência e a precisão do atendimento ao cliente.
  4. Finanças: No setor financeiro, ontologias e LLMs podem ser usados para criar sistemas de IA que podem entender e gerar relatórios financeiros. A ontologia fornece uma compreensão estruturada dos conceitos financeiros e suas relações, enquanto o LLM gera um resumo humano do relatório. Isso pode ajudar analistas financeiros e outros profissionais de finanças a entender rapidamente o conteúdo de um relatório financeiro e tomar decisões informadas.

Conclusão

Seguindo esse processo, você pode criar sistemas de IA mais capazes, adaptáveis e eficazes em suas tarefas de tomada de decisão. A interseção de ontologias e LLMs é um campo promissor e, à medida que continuamos a explorar e desenvolver essas tecnologias, podemos esperar ver sistemas de IA ainda mais poderosos e sofisticados no futuro.

Artigo Oringal