Un grafico contenente conoscenze strutturate provenienti da oltre 120 articoli su matematica e scienza dei dati
In questo articolo mostrerò come strutturare ed esplorare il contenuto dei tuoi articoli utilizzando la tecnologia dei grafici e un po’ di programmazione.
L’idea di utilizzare tecniche NLP per strutturare dati non strutturati non è nuova, tuttavia, gli ultimi progressi nei LLM (Large Language Models) hanno aperto innumerevoli opportunità per fare proprio questo. L’accessibilità per i dilettanti attraverso la tecnologia in forte espansione Chat-GPT ha creato molta attenzione verso gli LLM e i modelli di generatori.
In effetti, l’intelligenza artificiale generativa è già all’ordine del giorno in molte aziende!
Il modo in cui lavoreremo con la tecnologia in questo articolo è attraverso il linguaggio di programmazione Python utilizzando l’API per sviluppatori di OpenAI. Lavoreremo sui dati di Medium (meta eh?) e costruiremo un grafico della conoscenza. Potrebbe sembrare un boccone, ma in realtà è sorprendentemente facile iniziare.
Cominciando dall’inizio. Il piano d’attacco è il seguente.
- Fai funzionare l’API e accedi tramite Python.
- Utilizza un testo di esempio per eseguire un’ingegneria tempestiva assicurandoti che il modello GPT-4 comprenda ciò che desideri da esso.
- Scarica i tuoi articoli da Medium (puoi ovviamente utilizzare altre parti di testo se lo desideri) e preelabora i dati.
- Estrai e raccogli l’output da Chat-GPT.
- Postelabora l’output da Chat-GPT
- Scrivi il codice per strutturare ulteriormente i dati in un grafico utilizzando il linguaggio di query Cypher.
- Gioca con il tuo nuovo migliore amico ed esplora i tuoi articoli.
Senza ulteriori indugi, iniziamo configurando rapidamente la tecnologia di base.
Dobbiamo avere il linguaggio di programmazione Python e il database grafico Neo4j installati sul nostro computer locale.
La prima cosa da fare è assicurarti di avere un account plus su OpenAI in modo da poter utilizzare GPT-4.
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