Автор: Денис Аветисян
Представлена система ORKG ASK, использующая возможности искусственного интеллекта для более эффективного и прозрачного поиска научных публикаций.
Система ORKG ASK объединяет графы знаний, векторный поиск и большие языковые модели для обеспечения воспроизводимости и углубленного анализа научной литературы.
Несмотря на экспоненциальный рост объёма научных публикаций, эффективный поиск релевантной литературы остаётся сложной задачей. В статье ‘Introducing ORKG ASK: an AI-driven Scholarly Literature Search and Exploration System Taking a Neuro-Symbolic Approach’ представлена система ORKG ASK — инструмент интеллектуального поиска и анализа научной литературы, использующий нейро-символический подход. ASK объединяет векторный поиск, большие языковые модели и графы знаний для предоставления исследователям прозрачного и воспроизводимого опыта изучения литературы, автоматически извлекая ключевую информацию и генерируя ответы на вопросы. Сможет ли данная система значительно упростить процесс научных исследований и открыть новые горизонты для анализа знаний?
Преодолевая шум: вызовы научной разведки
Традиционные методы научного поиска, основанные на сопоставлении ключевых слов, зачастую упускают из виду сложные взаимосвязи и контекст, присущие исследовательским работам. Этот подход, хотя и эффективен для простых запросов, не позволяет выявить скрытые закономерности и нюансы, которые могут быть критически важны для продвижения науки. В результате, исследователи сталкиваются с проблемой, когда релевантные публикации остаются незамеченными, поскольку не содержат конкретных ключевых слов, указанных в запросе. Это особенно актуально в междисциплинарных областях, где терминология может значительно варьироваться, и для работ, описывающих сложные концепции, требующие понимания более широкого контекста, а не просто наличия определенных слов. Таким образом, полагаясь исключительно на сопоставление ключевых слов, научное сообщество рискует упустить ценные знания и замедлить темпы научных открытий.
Стремительный рост объемов научной литературы создает серьезные трудности для исследователей, сталкивающихся с необходимостью обработки и анализа постоянно увеличивающегося потока данных. Ежегодно публикуются миллионы научных статей, что значительно превышает возможности человека по их осмыслению и извлечению релевантной информации. В связи с этим возникает потребность в разработке интеллектуальных методов поиска и анализа, способных не просто находить документы по ключевым словам, но и выявлять скрытые взаимосвязи, синтезировать информацию из различных источников и предоставлять исследователям целостное представление о текущем состоянии дел в интересующей их области знаний. Такие методы должны позволить ученым эффективно ориентироваться в море научной информации, избегать дублирования усилий и ускорить процесс совершения новых открытий.
Современные поисковые системы в научной сфере часто оказываются неспособны эффективно обрабатывать сложные запросы, требующие объединения информации из различных источников. Исследования показывают, что стандартные алгоритмы, ориентированные на сопоставление ключевых слов, не всегда улавливают взаимосвязи и контекст, необходимые для глубокого анализа. В результате, исследователям становится сложно синтезировать разрозненные данные, что препятствует получению новых знаний и замедляет процесс научных открытий. Неспособность систем к комплексному анализу ограничивает потенциал исследований, требующих междисциплинарного подхода и интеграции данных из разных областей знаний, подчёркивая необходимость разработки более совершенных методов интеллектуального поиска и анализа научной информации.
ASK: нейро-символический подход к исследованию знаний
Система ASK использует архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG), объединяя преимущества информационного поиска и больших языковых моделей. В рамках RAG, система сначала извлекает релевантные документы из внешней базы знаний, используя методы информационного поиска. Затем, эти извлеченные данные предоставляются в качестве контекста для большой языковой модели, которая генерирует ответ или выполняет поставленную задачу. Такой подход позволяет модели опираться на проверенные факты и снижает вероятность генерации недостоверной информации, одновременно используя возможности языковой модели для понимания и обобщения информации. Комбинация поиска и генерации повышает точность, обоснованность и информативность ответов системы ASK.
В основе ASK лежит нейро-символический подход, объединяющий возможности нейронных сетей и символических представлений знаний, таких как графы знаний. Этот подход предполагает использование нейронных сетей для обработки неструктурированных данных и извлечения информации, которая затем структурируется и представляется в виде графа знаний. Граф знаний, состоящий из сущностей и отношений между ними, обеспечивает возможность логического вывода и рассуждений, недоступных чисто нейронным моделям. Интеграция этих двух подходов позволяет ASK эффективно обрабатывать как семантический поиск, так и сложные логические запросы, обеспечивая более глубокое понимание исследуемой предметной области. Такая архитектура позволяет ASK преодолеть ограничения, свойственные как чисто нейронным, так и чисто символическим системам искусственного интеллекта.
Гибридная архитектура ASK обеспечивает выполнение как семантического поиска, так и логического вывода, что позволяет достичь более полного понимания исследуемых тем. Семантический поиск позволяет системе находить информацию, релевантную запросу по смыслу, а не только по ключевым словам. Логический вывод, в свою очередь, позволяет ASK делать заключения и выводить новые знания на основе имеющейся информации и представлений знаний, структурированных в виде графов знаний. Комбинация этих двух подходов позволяет ASK не просто находить релевантные документы, но и анализировать их содержание, устанавливать связи между различными понятиями и формировать более глубокое и всестороннее представление о предмете исследования.
Векторный поиск и большие языковые модели: основа ASK
Система ASK использует векторный поиск, основанный на модели внедрения Nomic, для выявления статей, семантически близких к заданному запросу. В процессе поиска, запрос и каждая статья преобразуются в векторные представления в многомерном пространстве. Семантическая близость определяется как расстояние между этими векторами: чем меньше расстояние, тем более релевантной считается статья. В отличие от традиционного поиска по ключевым словам, векторный поиск учитывает смысл и контекст запроса и документов, позволяя находить релевантные материалы, даже если они не содержат точных совпадений по ключевым словам. Модель Nomic обеспечивает высокую точность и эффективность при создании векторных представлений, что критически важно для качественного поиска по большому объему научных статей.
В отличие от традиционных методов поиска, основанных на точном совпадении ключевых слов, ASK использует семантический поиск, что позволяет выявлять релевантные научные статьи даже при отсутствии явного совпадения терминов запроса. Этот подход основан на векторном представлении текстов, где статьи и запросы кодируются в виде числовых векторов, отражающих их семантическое значение. Сравнение этих векторов позволяет определить степень смысловой близости, обеспечивая обнаружение статей, которые концептуально соответствуют запросу, даже если они используют другую терминологию или описывают проблему с иной точки зрения. Это существенно расширяет возможности поиска и повышает вероятность обнаружения наиболее релевантной информации.
Модель Mistral LLM используется для формирования связных и информативных ответов на запросы пользователей. После выполнения семантического поиска с использованием векторных представлений, Mistral LLM синтезирует информацию, полученную в результате поиска, и структурирует ее в удобочитаемый текст. Этот процесс включает в себя не простое извлечение фрагментов из найденных документов, но и их логическую обработку и интеграцию для предоставления комплексного ответа, релевантного исходному запросу. Таким образом, LLM выступает в роли синтезатора и интерпретатора информации, полученной от системы векторного поиска.
Система ASK расширяет возможности больших языковых моделей (LLM) за счет использования непараметрической памяти. В отличие от традиционных подходов, где знания LLM ограничены данными, использованными при обучении, ASK динамически дополняет эту базу знаний информацией, полученной в процессе поиска. Непараметрическая память позволяет системе извлекать и использовать релевантные данные из внешних источников, таких как статьи и документы, для формирования более точных и полных ответов, преодолевая ограничения, связанные с фиксированным объемом знаний, встроенным в LLM. Это обеспечивает актуальность и расширяет спектр вопросов, на которые система может предоставить содержательные ответы.
Оценка влияния: пользовательский опыт и эффективность
Исследования с участием пользователей, проведенные с использованием индекса рабочей нагрузки NASA (TLX), однозначно демонстрируют значительное снижение воспринимаемой нагрузки при использовании ASK по сравнению с традиционными методами поиска информации. Участники отмечали, что выполнение задач с ASK требует меньше умственных усилий и концентрации, что подтверждается более низкими показателями по всем шести компонентам TLX — физической нагрузке, умственной нагрузке, временной нагрузке, производительности, усилиям и разочарованию. Данный результат указывает на то, что ASK эффективно оптимизирует процесс поиска, позволяя пользователям быстрее и с меньшим напряжением находить необходимые данные, что особенно важно при работе с большим объемом научной литературы.
Исследования показали, что при использовании ASK пользователи демонстрируют значительно меньшую субъективную нагрузку по сравнению с поиском информации через Google Scholar. В ходе пользовательских тестов отмечалось, что ASK позволяет снизить когнитивное напряжение и упростить процесс поиска релевантных данных. Это выражается в более высокой скорости выполнения задач и снижении уровня усталости, что подтверждает эффективность системы в оптимизации рабочего процесса и повышении продуктивности пользователей. В отличие от традиционных методов поиска, ASK предлагает более интуитивно понятный интерфейс и более точные результаты, что способствует снижению умственной нагрузки и повышению удовлетворенности от использования системы.
В ходе эксплуатации системы ASK был собран обширный массив данных, полученных непосредственно от 1212 пользователей через интегрированный интерфейс обратной связи. Эта оперативная информация позволила оценить не только функциональность системы, но и удобство ее использования в реальных условиях. Полученные отзывы охватывают широкий спектр аспектов, включая понятность интерфейса, скорость получения результатов и соответствие запросам пользователей. Анализ этих данных позволил выявить наиболее востребованные функции и области для дальнейшего улучшения, способствуя оптимизации системы ASK для повышения эффективности и удовлетворенности пользователей.
Анализ веб-аналитики, полученной с помощью Matomo, показал крайне низкий показатель отказов — всего 3%. Этот результат свидетельствует о высокой вовлеченности пользователей в работу с системой. Низкий процент отказов указывает на то, что пользователи, попадая на платформу, находят ее полезной и релевантной своим запросам, оставаясь для дальнейшего изучения и взаимодействия с контентом. Такой показатель является важным подтверждением эффективности интерфейса и качества предоставляемой информации, что в свою очередь способствует более продуктивному использованию системы.
Оценка системы с использованием шкалы UMUX показала средний балл в 65.7 пункта. Этот результат указывает на умеренный уровень удобства использования, что свидетельствует о том, что система в целом понятна и доступна для целевой аудитории. Хотя данный показатель не является выдающимся, он демонстрирует, что пользователи способны эффективно взаимодействовать с системой для достижения поставленных задач. Дальнейшая оптимизация интерфейса и функциональности может способствовать повышению этого показателя и улучшению общего пользовательского опыта, однако текущий уровень удобства использования уже позволяет говорить о практической применимости и потенциале системы.
Оценка системы ASK продемонстрировала ее способность снижать риск возникновения галлюцинаций, свойственных большим языковым моделям. В отличие от моделей, генерирующих ответы, основываясь исключительно на внутренних знаниях, ASK привязывает свои ответы к извлеченным данным из релевантных источников. Этот подход, известный как «grounding», обеспечивает фактическую точность и достоверность предоставляемой информации. Система не просто выдает вероятностный ответ, а подтверждает его конкретными данными, полученными в результате поиска, что значительно повышает надежность и уменьшает вероятность генерации неверных или вводящих в заблуждение утверждений. Такая стратегия позволяет ASK выступать в качестве более контролируемого и предсказуемого инструмента для получения информации.
К будущему научных исследований
Дальнейшие исследования направлены на совершенствование интеграции графов знаний и больших языковых моделей (LLM) с целью повышения их способности к логическому мышлению. В частности, изучается возможность использования структурированных данных из графов знаний для улучшения процесса рассуждений LLM, что позволит им не просто генерировать текст, но и делать обоснованные выводы и устанавливать связи между различными научными концепциями. Ожидается, что подобный симбиоз позволит преодолеть ограничения LLM в плане фактической точности и контекстуального понимания, открывая новые горизонты для автоматизированного анализа научных данных и поддержки исследовательских процессов. Усилия концентрируются на разработке методов, позволяющих LLM эффективно извлекать и использовать знания, представленные в виде графов, для решения сложных задач, требующих логических выводов и критического мышления.
Постоянное расширение набора данных CORE и включение разнообразных источников информации является ключевым фактором для увеличения охвата знаний, доступных ASK. Увеличение объема и разнообразия данных позволяет системе более полно понимать сложные научные концепции и устанавливать связи между различными областями знаний. Включение данных из открытых репозиториев, специализированных баз данных, а также неструктурированных источников, таких как научные блоги и препринты, значительно обогащает базу знаний ASK, делая ее более полной и актуальной. Это, в свою очередь, способствует более точным и информативным ответам на сложные запросы, а также открывает возможности для обнаружения новых взаимосвязей и закономерностей в научных данных, что является важным шагом к развитию новых направлений исследований.
Исследования передовых методов промпт-инжиниринга направлены на существенное повышение качества и релевантности генерируемых ответов. Ученые изучают различные стратегии формирования запросов, включая использование контекстуальных подсказок, примеров желаемых ответов и сложных многоступенчатых запросов. Особое внимание уделяется разработке промптов, способных эффективно направлять большие языковые модели (LLM) к наиболее точным и информативным ответам, минимизируя при этом вероятность галлюцинаций и нерелевантной информации. Оптимизация промптов включает в себя не только лингвистические аспекты, но и понимание внутренних механизмов работы LLM, что позволяет создавать запросы, максимально раскрывающие их потенциал для решения сложных исследовательских задач и обеспечения достоверности получаемых результатов.
Предполагается, что ASK станет центральным узлом для научных открытий, предоставляя исследователям возможность эффективно ориентироваться в постоянно растущем объеме научных знаний. Эта платформа стремится упростить процесс поиска, анализа и синтеза информации, позволяя ученым быстрее находить релевантные исследования, выявлять новые связи и углублять понимание сложных научных проблем. Благодаря интеграции передовых технологий, ASK призвана стать незаменимым инструментом для исследователей всех дисциплин, способствуя ускорению научного прогресса и стимулированию инноваций. Платформа нацелена на преодоление разрозненности научных данных, предоставляя унифицированный доступ к обширной базе знаний и обеспечивая поддержку на всех этапах исследовательского процесса — от формулировки гипотез до публикации результатов.
Система ORKG ASK, представленная в данной работе, стремится к кристальной ясности в процессе поиска и анализа научной литературы. Она отказывается от непрозрачности традиционных методов, заменяя их комбинацией графов знаний, векторного поиска и генеративных моделей. Это соответствует убеждению Джона фон Неймана: «В науке главное — не количество информации, а ее четкость и точность». Использование графов знаний позволяет системе не просто находить релевантные статьи, а структурировать информацию, делая ее доступной и понятной. В стремлении к воспроизводимости и прозрачности, ORKG ASK воплощает принцип, что система, требующая сложных инструкций, уже проиграла — она должна быть интуитивно понятной и самодостаточной.
Что дальше?
Представленная система, ORKG ASK, — не столько ответ, сколько обнажение сложности задачи. Поиск знаний в академической литературе, как и любая попытка упорядочить бесконечное, неизбежно упрощает. Настоящая ценность заключается не в скорости извлечения информации, а в осознании того, что не найдено. Будущие работы должны сосредоточиться не на увеличении объёма обрабатываемых данных, а на разработке методов, позволяющих оценивать степень полноты и предвзятости результатов поиска.
Упор на воспроизводимость, заявленный в работе, — не благотворительность, а необходимость. Однако, воспроизводимость без понимания ограничений модели — иллюзия. Следующим шагом видится создание инструментов для анализа «слепых зон» системы, то есть областей знаний, которые ORKG ASK игнорирует или интерпретирует неверно. Ведь, в конечном счёте, смысл не в том, что система знает, а в том, что она не знает.
В погоне за «интеллектом» легко забыть о скромной цели: помочь исследователю задать правильный вопрос. Будущее академического поиска, вероятно, лежит не в создании всезнающих систем, а в разработке инструментов, которые помогут человеку лучше понимать собственные пробелы в знаниях и находить истинное, а не просто наиболее часто упоминаемое.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16425.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-12-19 15:48