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Fortsetzung WisNat

Fortsetzung Wissenszugriff in natürlicher Sprache

Projektbeschreibung

Mit fortschreitender Digitalisierung verlagert sich die Kommunikation zwischen Unternehmen und Kunden zunehmend in Richtung Conversational AI. In diesem Zusammenhang hat sich das WisNat-Projekt zwei bedeutenden Herausforderungen gestellt:

* Wie lässt sich teilweise fragmentiertes Unternehmenswissen effektiv in einen Knowledge Graph übertragen, der als grundlegende Wissensquelle für Conversational AI dient?
* Wie lässt sich der teilweise manuelle Einrichtungsprozess der Conversational AI Platform vollständig automatisieren, indem die semantischen Beschreibungen im Knowledge Graph genutzt werden?

Aufbauend auf den Erfolgen des WisNat-Projekts und unter Berücksichtigung der jüngsten Fortschritte und der wachsenden Beliebtheit großer Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI, zielt das laufende WisNat-Projekt auf folgendes ab:

* Verbesserung der Wissensgenerierung für die Integration in den Knowledge Graph durch die Entwicklung von Wissensextraktionstechniken mithilfe von LLMs.
* Erweiterung der Antwortfunktionen von Chatbots, indem mithilfe von LLMs die Beantwortung von Fragen über strukturierte Daten entworfen und implementiert werden.
* Verbesserung des Verständnisses natürlicher Sprache (NLU) durch den Einsatz von LLMs zur Klassifizierung von Absichten und zur Vorverarbeitung von Benutzereingaben.

Durch die Nutzung von LLMs und die Einbeziehung dieser Ziele in das Projekt ist das Projekt "Fortsetzung WisNat" bestrebt, die Fähigkeiten der Konversations-KI weiter voranzutreiben und das gesamte Benutzererlebnis zu verbessern.

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