Generate Gremlin queries using Amazon Bedrock models
在这篇文章中，我们探索了一种创新方法，该方法使用 Amazon Bedrock 模型（例如 Amazon Nova Pro）将自然语言转换为 Gremlin 查询，从而帮助业务分析师和数据科学家访问图形数据库，而无需深厚的技术专业知识。该方法涉及三个关键步骤：提取图形知识、构建类似于文本到 SQL 处理的图形，以及通过迭代细化过程生成可执行的 Gremlin 查询，该过程在测试中实现了 74.17% 的总体准确率。
Improving Language Model Personas via Rationalization with Psychological Scaffolds
使用用户描述或角色提示的语言模型用于预测用户的偏好和意见。然而，现有的构建角色的方法主要依赖于用户的人口统计属性和/或先前的判断，而不依赖于用户判断背后的任何潜在推理。我们引入了 PB&J（行为和判断心理学），这是一个框架，通过纳入用户可能做出某种判断的潜在理由来改进 LM 角色。我们的基本原理是由语言模型生成的，用于明确推理用户在……上的行为
CLAIM: Climate change is supercharging Europe’s biggest hail
使用有缺陷的气候模型生成craptastic，ER，投机性输出时，一切都可能。
