Show HN: Using DSPy to enrich a dataset of the Nobel laureate network
9 months ago
- #data-enrichment
- #LLM
- #knowledge-graphs
- 整合多源数据构建知识图谱时，如何消除相似实体的歧义是一项关键挑战
- 提出采用向量嵌入与'LLM作为裁判'的双阶段工作流实现实体消歧
- 展示了声明式框架DSPy在构建复合AI管道时的优势——无需手动编写提示即可编程大语言模型
- 该工作流成功应用于合并诺贝尔奖得主数据集与诺贝尔奖API的师生关系等增强数据
- 结合Kuzu图数据库的向量索引搜索与基于LLM的消歧技术实现数据集融合
- 融合后的数据能回答关于诺奖得主学术谱系、机构 affiliation 等复杂问题
- DSPy方法通过声明式编程表达意图，彻底避免了人工编写提示词的过程
- 该方案具有成本效益和可扩展性，在演示场景之外具备广泛的应用潜力