Large Language Models (LLMs) sind großartig darin, schön klingende Texte zu erzeugen. Gleichzeitig existiert aber das Problem der Halluzinationen: Das bedeutet, das eine Antwort einfach erfunden wird. Das diese Antwort überzeugend und im richtigen Fachvokabular präsentiert wird, kann zu folgenreichen Fehlern führen.
Halluzinationen sind hierbei eine technische Beschränkung von LLMs. Also nichts, was sich mit einer neuen Version reparieren lässt. Eine Technologie, die dieses Problem nicht hat, sind Knowledge Graphen. Hier werden Beziehungen und logische Zusammenhänge als mathematische Graphen dargestellt. Hieraus lässt sich dann eine menschenlesbare Textdarstellung generieren. Gleichzeitig lässt sich diese Darstellung auch von Software nutzen, um Zusammenhänge zu erschließen.
So lässt sich z.B. ein 1000 seitiges Handbuch als Knowledge Graph modellieren und auch aus einem Knowledge Graphen heraus generieren. Mit komplexen Zusammenhängen wie „Wenn Sie dieses Gerät an einer Holzwand montieren wollen, brauchen Sie diese Werkzeuge und dieses Vorgehen. Wenn Sie das Gerät aber ein einer Betonwand montieren möchten brauchen Sie jene Werkzeuge und jenes Vorgehen.“