Nutzung von Large Language Models für natürlichsprachliche Anfragen auf Provenienz-Graphen

Abramowski, Nico (2024) Nutzung von Large Language Models für natürlichsprachliche Anfragen auf Provenienz-Graphen. Bachelor thesis, Institute for Visual and Analytic Computing, University of Rostock.

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Abstract

Um sicherzustellen, dass durch Simulation gewonnene Erkenntnisse nicht nur vertrauenswürdig, sondern auch reproduzierbar sind, ist es erforderlich, ihre genaue Herkunft nachverfolgen zu können. Traditionell werden dafür Provenienzgraphen verwendet, welche eine visuelle Darstellung von komplexen Prozessen bieten. Eine gängige Methode um mit Provenienzgraphen zu interagieren sind Graphanfragesprachen wie Cypher. Allerdings ist es für Personen ohne das nötige Wissen schwierig, diese Provenienzgraphen nachzuvollziehen, da die Anfragen in Cypher, einer Grapghabfragesprache, verfasst sind. Zur Verbesserung der Verständlichkeit wäre es von Vorteil, Anfragen an und Informationen aus den Graphen in natürlicher Sprache zu erhalten. Hierbei können insbesondere Large Language Models (LLMs) eine Rolle spielen. Dabei handelt es sich um mächtige sprachverarbeitende Modelle aus dem maschinellen lernen. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, einem LLM das generieren einer Graphanfrage in Cypher zu ermöglichen um die Einstiegshürde der Interaktion und Nutzungvon Provenienzgraphen zu beseitigen.