Lars‐Peter MeyerClaus StadlerJohannes FreyNorman RadtkeKurt JunghannsRoy MeissnerGordian DziwisKirill BulertMichael Martin
Zusammenfassung Knowledge Graphs (KG) provide us with a structured, flexible, transparent, cross-system, and collaborative way of organizing our knowledge and data across various domains in society and industrial as well as scientific disciplines. KGs surpass any other form of representation in terms of effectiveness. However, Knowledge Graph Engineering (KGE) requires in-depth experiences of graph structures, web technologies, existing models and vocabularies, rule sets, logic, as well as best practices. It also demands a significant amount of work. Considering the advancements in large language models (LLMs) and their interfaces and applications in recent years, we have conducted comprehensive experiments with ChatGPT to explore its potential in supporting KGE. In this paper, we present a selection of these experiments and their results to demonstrate how ChatGPT can assist us in the development and management of KGs. Zusammenfassung. Wissensgraphen (englisch Knowledge Graphs , KGs), bieten uns eine strukturierte, flexible, transparente, systemübergreifende und kollaborative Möglichkeit, unser Wissen und unsere Daten über verschiedene Bereiche der Gesellschaft und der industriellen sowie wissenschaftlichen Disziplinen hinweg zu organisieren. KGs übertreffen jede andere Form der Repräsentation in Bezug auf die Effektivität. Die Entwicklung von Wissensgraphen (englisch Knowledge Graph Engineering , KGE) erfordert jedoch fundierte Erfahrungen mit Graphstrukturen, Webtechnologien, bestehenden Modellen und Vokabularen, Regelwerken, Logik sowie Best Practices. Es erfordert auch einen erheblichen Arbeitsaufwand. In Anbetracht der Fortschritte bei großen Sprachmodellen (englisch Large Language Modells , LLMs) und ihren Schnittstellen und Anwendungen in den letzten Jahren haben wir umfassende Experimente mit ChatGPT durchgeführt, um sein Potenzial zur Unterstützung von KGE zu untersuchen. In diesem Artikel stellen wir eine Auswahl dieser Experimente und ihre Ergebnisse vor, um zu zeigen, wie ChatGPT uns bei der Entwicklung und Verwaltung von KGs unterstützen kann.
Emanuele LaurenziAdrian MathysAndreas Martin
Harry LiGabriel ApplebyAshley Suh
Braxton VanGundyNipa PhojanamongkolkijBarclay BrownRamana PolavarapuJoshua Bonner
Johannes FreyLars‐Peter MeyerFelix BreiSabine Gründer-FahrerMichael Martin
Shuang YuTao HuangMingyi LiuZhongjie Wang