Beschreibung

Titel des Forschungsprojektes: Fondo Sviluppo Nuovi Progetti - Entwurf von Virtual Knowledge Graphs mit Hilfe von LLMs

Kostenstelle: EG2401

Tätigkeitsbeschreibung des/der gelegentlichen Mitarbeit/s/in:
Entwurf von Virtual Knowledge Graphs mit Hilfe von LLMs
Der Kooperationsauftrag umfasst die Untersuchung, Konzeption und Erprobung innovativer Methoden zur Erstellung von Virtual Knowledge Graphs (VKG) unter Einsatz von Large Language Models (LLM). Die Tätigkeit ist im Rahmen der Forschung zu fortgeschrittenen semantischen Technologien angesiedelt, mit dem Ziel, Werkzeuge und Methoden zu entwickeln, die die semantische Integration heterogener Datenquellen ermöglichen, ohne eine physische Replikation der Daten vorzunehmen – unterstützt durch Automatisierung und generative künstliche Intelligenz.
Der/die Mitarbeitende wird die Tätigkeit eigenverantwortlich und selbstständig durchführen und trägt die Verantwortung für die Planung, technische und theoretische Vertiefung sowie die praktische Umsetzung der vorgesehenen Lösungen. Eine regelmäßige Abstimmung mit dem wissenschaftlichen Ansprechpartner ist vorgesehen, jedoch erfolgt die Arbeit weitgehend autonom.
Tätigkeiten
1. Analyse des Stands der Technik
- Selbstständige Einarbeitung in die Grundlagen von VKG und bestehende Architekturen.
- Vertiefung der Einsatzmöglichkeiten von LLMs im Bereich Knowledge Extraction und semantic reasoning.
- Kritische Bewertung bestehender Tools zur automatischen Generierung von Ontologien und semantischen Mappings.
2. Systemarchitektur-Entwurf
- Entwicklung eines Architekturmodells, das semantische Komponenten mit LLM-basierten Modulen kombiniert.
- Auswahl geeigneter Datenquellen, Referenzontologien und Interaktionsmechanismen.
- Eigenständige Konzeption von Workflows und Verarbeitungspipelines.
3. Implementierung und Prototypentwicklung
- Entwicklung von Tools zur unterstützten Generierung von Ontologien und semantischen Mappings mithilfe von LLMs.
- Integration der entwickelten Komponenten in einen funktionalen Prototyp.
4. Erprobung und Validierung
- Selbstständige Planung und Durchführung von Experimenten mit realen oder synthetischen Datensätzen.
- Bewertung der Leistung der entwickelten Module (Genauigkeit, semantische Konsistenz, Relevanz).
- Kritische Analyse der Ergebnisse und Identifikation von Optimierungspotenzial.
5. Dokumentation der Ergebnisse
- Erstellung ausführlicher technischer Dokumentation über die durchgeführte Arbeit.
- Anfertigung von Berichten und Materialien zur wissenschaftlichen und technischen Dissemination (z.B. Präsentationen, Reports).
Ziele:
1. Selbstständige Erarbeitung und Synthese des Stands der Technik zu Virtual Knowledge Graphs und dem Einsatz von LLMs im semantischen Kontext.
2. Konzeption einer Architektur für die Integration von LLMs in VKGWorkflows.
3. Entwicklung eines funktionalen Software-Prototyps, der:
- automatisch semantische Mappings zwischen Datenquellen und RDF-Ontologien generiert,
- Ontologien aus textuellen Beschreibungen erstellt.
4. Validierung des Prototyps anhand konkreter Anwendungsfälle und Messung der Leistungsfähigkeit der vorgeschlagenen Lösungen.
5. Erstellung technischer Dokumentation und Ergebnisberichte als Grundlage für potenzielle wissenschaftliche Veröffentlichungen oder Folgeprojekte.

Der Antragsteller: Prof. Diego Calvanese