На каком языке ИИ-агенту искать по своей памяти: SQL или SPARQL?
- Words
- 237
- Chars
- 1457
- AI summary
- Yes
Agent memory has become a trend since agents appeared, aiming to counter hallucinations and let LLMs give answers and solutions based on their own information. Choosing how best to query information from tables or from a graph is often decided on faith, after reading internet posts without personal experiments or measurements. In research by Sequeda and coauthors, GPT-4 correctly answered 16% of questions over a corporate SQL database.
Память агентов в тренде с того момента как они появились, чтобы бороться с галюцинациями и давать ответы и решения LLM на собственной информации. Как лучше запрашивать информацию из таблиц или из графа часто решается на вере, начитавшись постов в интернет без своих экспериментов и измерений. В исследовании Sequeda и соавторов GPT-4 отвечал на вопросы по корпоративной SQL базе верно в 16% случаев, а по графу знаний поверх этой же базы в 54%, где у графа была онтология с описанием, а у SQL схемы только DDL типы и названия таблиц/колонок. В моем GraphRAG одна и та же информация представлена в двух разных формах. Данные из статьи “Мой PostgreSQL быстрее твоего и почти догнал ClickHouse” извлек в 34 таблицы PostgreSQL, а в граф это превратил с помощью отображения R2RML. Подключил обе формы представления знаний к агенту по MCP и задал ему 15 вопросов о статье: через SQL, через SPARQL и дал еще выбор агенту из двух этих видов сразу. В моем эксперименте агент по очереди запускался на трех LLM с открытыми весами. Их можно развернуть на своей инфраструктуре или ноутбуке и данные и вопросы не уйдут провайдеру в логи или агрегатору между вами и LLM. Таже я проверил и рассчитал что лучше для ве...
Open article